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,
In che modo puoi richiamare le previsioni utilizzando una riga di dati di esempio su un modello scikit-learn distribuito su Cloud ML Engine?
Per richiamare le previsioni utilizzando una riga campione di dati su un modello scikit-learn distribuito su Cloud ML Engine, devi seguire una serie di passaggi. Innanzitutto, assicurati di disporre di un modello scikit-learn addestrato pronto per essere distribuito. Scikit-learn è una popolare libreria di machine learning in Python che fornisce vari algoritmi per
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progressi nell'apprendimento automatico, Modelli di apprendimento scikit su larga scala, Revisione d'esame
Quali sono i passaggi necessari per utilizzare il servizio di previsione di Google Cloud Machine Learning Engine?
Il processo di utilizzo del servizio di previsione di Google Cloud Machine Learning Engine prevede diversi passaggi che consentono agli utenti di implementare e utilizzare modelli di machine learning per fare previsioni su larga scala. Questo servizio, che fa parte della piattaforma Google Cloud AI, offre una soluzione serverless per l'esecuzione di previsioni su modelli addestrati, consentendo agli utenti di concentrarsi su