Bietet die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) eine automatische Ressourcenerfassung und -konfiguration und verwaltet das Herunterfahren von Ressourcen nach Abschluss des Modelltrainings?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ist ein leistungsstarkes Tool der Google Cloud Platform (GCP) zum verteilten und parallelen Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen. Es bietet jedoch keine automatische Ressourcenbeschaffung und -konfiguration und verwaltet auch nicht das Herunterfahren von Ressourcen nach Abschluss des Modelltrainings. In dieser Antwort werden wir es tun
Erfordert die Erstellung einer Version bei der Verwendung von CMLE die Angabe einer Quelle eines exportierten Modells?
Wenn Sie CMLE (Cloud Machine Learning Engine) zum Erstellen einer Version verwenden, ist es notwendig, eine Quelle eines exportierten Modells anzugeben. Diese Anforderung ist aus mehreren Gründen wichtig, die in dieser Antwort ausführlich erläutert werden. Lassen Sie uns zunächst verstehen, was mit „exportiertes Modell“ gemeint ist. Im Kontext von CMLE ein exportiertes Modell
Kann CMLE aus Google Cloud-Speicherdaten lesen und ein bestimmtes trainiertes Modell für Rückschlüsse verwenden?
Tatsächlich ist es möglich. In Google Cloud Machine Learning gibt es eine Funktion namens Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE bietet eine leistungsstarke und skalierbare Plattform zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen in der Cloud. Es ermöglicht Benutzern, Daten aus dem Cloud-Speicher zu lesen und ein trainiertes Modell für Rückschlüsse zu verwenden. Wenn es darum geht