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 um das Lesen von Daten aus dem Cloud-Speicher geht, bietet CMLE eine nahtlose Integration mit verschiedenen Speicheroptionen, einschließlich Google Cloud Storage. Benutzer können ihre Trainingsdaten sowie alle anderen relevanten Dateien in Cloud-Speicher-Buckets speichern. CMLE kann dann auf diese Buckets zugreifen und die Daten während des Trainingsprozesses lesen. Dies ermöglicht eine effiziente und bequeme Datenverwaltung sowie die Möglichkeit, große Datensätze zu nutzen, die möglicherweise die lokale Speicherkapazität überschreiten.
Im Hinblick auf die Verwendung eines trainierten Modells ermöglicht CMLE Benutzern die Angabe eines trainierten Modells, das im Cloud-Speicher für Vorhersageaufgaben gespeichert ist. Sobald ein Modell trainiert und im Cloud-Speicher gespeichert wurde, kann CMLE problemlos darauf zugreifen und es verwenden, um Vorhersagen zu neuen Daten zu treffen. Dies ist besonders nützlich, wenn ein trainiertes Modell bereitgestellt und Echtzeitvorhersagen in einer Produktionsumgebung erstellt werden müssen.
Um dieses Konzept zu veranschaulichen, stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein Modell für maschinelles Lernen trainiert wurde, um Bilder zu klassifizieren. Das trainierte Modell wird in einem Cloud-Speicher-Bucket gespeichert. Mit CMLE können Benutzer den Speicherort des trainierten Modells im Cloud-Speicher angeben und es als Endpunkt bereitstellen. Dieser Endpunkt kann dann verwendet werden, um neue Bilder zur Klassifizierung zu senden. CMLE liest das trainierte Modell aus dem Cloud-Speicher, führt die erforderlichen Berechnungen durch und liefert Vorhersagen basierend auf den Eingabebildern.
CMLE verfügt tatsächlich über die Fähigkeit, Daten aus dem Cloud-Speicher zu lesen und ein trainiertes Modell für die Inferenz anzugeben. Diese Funktion ermöglicht eine effiziente Datenverwaltung und den Einsatz trainierter Modelle in realen Anwendungen.
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