Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) offre l'acquisizione e la configurazione automatiche delle risorse e gestisce l'arresto delle risorse al termine dell'addestramento del modello?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) è un potente strumento fornito da Google Cloud Platform (GCP) per addestrare modelli di machine learning in modo distribuito e parallelo. Tuttavia, non offre l'acquisizione e la configurazione automatiche delle risorse, né gestisce l'arresto delle risorse una volta terminato il training del modello. In questa risposta, lo faremo
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progressi nell'apprendimento automatico, GCP BigQuery e set di dati aperti
Quando si utilizza CMLE, la creazione di una versione richiede la specifica di un'origine di un modello esportato?
Quando si utilizza CMLE (Cloud Machine Learning Engine) per creare una versione, è necessario specificare un'origine di un modello esportato. Questo requisito è importante per diversi motivi, che verranno spiegati in dettaglio in questa risposta. Innanzitutto capiamo cosa si intende per “modello esportato”. Nel contesto di CMLE, un modello esportato
CMLE può leggere dai dati di archiviazione di Google Cloud e utilizzare un modello addestrato specifico per l'inferenza?
In effetti, può. In Google Cloud Machine Learning è disponibile una funzionalità chiamata Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE fornisce una piattaforma potente e scalabile per la formazione e la distribuzione di modelli di machine learning nel cloud. Consente agli utenti di leggere i dati dall'archiviazione cloud e utilizzare un modello addestrato per l'inferenza. Quando si tratta di
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