Wird empfohlen, Vorhersagen mit exportierten Modellen entweder auf dem Vorhersagedienst von TensorFlowServing oder der Cloud Machine Learning Engine mit automatischer Skalierung bereitzustellen?
Wenn es darum geht, Vorhersagen mit exportierten Modellen bereitzustellen, bieten sowohl TensorFlowServing als auch der Vorhersagedienst der Cloud Machine Learning Engine wertvolle Optionen. Die Wahl zwischen beiden hängt jedoch von verschiedenen Faktoren ab, darunter den spezifischen Anforderungen der Anwendung, Skalierbarkeitsanforderungen und Ressourcenbeschränkungen. Lassen Sie uns dann die Empfehlungen für die Bereitstellung von Vorhersagen mithilfe dieser Dienste untersuchen.
Wie können Sie Vorhersagen anhand einer Beispieldatenzeile eines bereitgestellten Scikit-Learn-Modells in der Cloud ML Engine aufrufen?
Um Vorhersagen mithilfe einer Beispieldatenzeile für ein bereitgestelltes Scikit-Learn-Modell in der Cloud ML Engine aufzurufen, müssen Sie eine Reihe von Schritten ausführen. Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie über ein trainiertes Scikit-Learn-Modell verfügen, das zur Bereitstellung bereit ist. Scikit-learn ist eine beliebte Bibliothek für maschinelles Lernen in Python, die verschiedene Algorithmen für bereitstellt
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Fortschritte im maschinellen Lernen, Scikit-Lernmodelle im Maßstab, Prüfungsrückblick
Welche Schritte sind bei der Nutzung des Vorhersagedienstes der Google Cloud Machine Learning Engine erforderlich?
Der Prozess der Nutzung des Vorhersagedienstes der Google Cloud Machine Learning Engine umfasst mehrere Schritte, die es Benutzern ermöglichen, Modelle für maschinelles Lernen bereitzustellen und zu nutzen, um Vorhersagen in großem Maßstab zu treffen. Dieser Dienst, der Teil der Google Cloud AI-Plattform ist, bietet eine serverlose Lösung zum Ausführen von Vorhersagen auf trainierten Modellen, sodass sich Benutzer auf sie konzentrieren können