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
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progressi nell'apprendimento automatico, GCP BigQuery e set di dati aperti
È consigliabile fornire previsioni con modelli esportati sul servizio di previsione di TensorFlowServing o Cloud Machine Learning Engine con ridimensionamento automatico?
Quando si tratta di fornire previsioni con modelli esportati, sia TensorFlowServing che il servizio di previsione di Cloud Machine Learning Engine offrono opzioni preziose. Tuttavia, la scelta tra i due dipende da vari fattori, inclusi i requisiti specifici dell'applicazione, le esigenze di scalabilità e i vincoli delle risorse. Esploriamo quindi i consigli per fornire previsioni utilizzando questi servizi,
La creazione di una versione in Cloud Machine Learning Engine richiede la specifica di un'origine di un modello esportato?
Quando si utilizza Cloud Machine Learning Engine, è vero che la creazione di una versione richiede la specifica di un'origine di un modello esportato. Questo requisito è essenziale per il corretto funzionamento del Cloud Machine Learning Engine e garantisce che il sistema possa utilizzare efficacemente i modelli addestrati per le attività di previsione. Discutiamo una spiegazione dettagliata
Quali sono i passaggi coinvolti nell'utilizzo di Cloud Machine Learning Engine per la formazione distribuita?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) è un potente strumento che consente agli utenti di sfruttare la scalabilità e la flessibilità del cloud per eseguire l'addestramento distribuito dei modelli di machine learning. L'addestramento distribuito è un passaggio cruciale nell'apprendimento automatico, in quanto consente l'addestramento di modelli su larga scala su enormi set di dati, con conseguente miglioramento della precisione e velocità
Qual è lo scopo del file di configurazione in Cloud Machine Learning Engine?
Il file di configurazione in Cloud Machine Learning Engine ha uno scopo cruciale nel contesto della formazione distribuita nel cloud. Questo file, spesso indicato come file di configurazione del lavoro, consente agli utenti di specificare vari parametri e impostazioni che regolano il comportamento del loro lavoro di addestramento di machine learning. Sfruttando questo file di configurazione, users