Doporučuje se poskytovat předpovědi s exportovanými modely na předpovědní službě TensorFlowServing nebo Cloud Machine Learning Engine s automatickým škálováním?
Pokud jde o poskytování předpovědí pomocí exportovaných modelů, nabízí cenné možnosti předpovědní služba TensorFlowServing i Cloud Machine Learning Engine. Výběr mezi těmito dvěma však závisí na různých faktorech, včetně specifických požadavků aplikace, potřeb škálovatelnosti a omezení zdrojů. Pojďme se tedy podívat na doporučení pro poskytování předpovědí pomocí těchto služeb,
Jak můžete volat předpovědi pomocí ukázkového řádku dat na nasazeném modelu scikit-learn na Cloud ML Engine?
Chcete-li volat předpovědi pomocí ukázkového řádku dat na nasazeném modelu scikit-learn na Cloud ML Engine, musíte provést řadu kroků. Nejprve se ujistěte, že máte natrénovaný model scikit-learn, který je připraven k nasazení. Scikit-learn je populární knihovna strojového učení v Pythonu, která poskytuje různé algoritmy pro
Jaké kroky obnáší používání služby predikce Google Cloud Machine Learning Engine?
Proces používání předpovědní služby Google Cloud Machine Learning Engine zahrnuje několik kroků, které uživatelům umožňují nasadit a využívat modely strojového učení pro vytváření předpovědí ve velkém měřítku. Tato služba, která je součástí platformy Google Cloud AI, nabízí bezserverové řešení pro spouštění predikcí na trénovaných modelech, což uživatelům umožňuje soustředit se na