Препоръчително ли е да се обслужват прогнози с експортирани модели в услугата за прогнозиране на TensorFlowServing или Cloud Machine Learning Engine с автоматично мащабиране?
Когато става въпрос за обслужване на прогнози с експортирани модели, както TensorFlowServing, така и услугата за прогнозиране на Cloud Machine Learning Engine предлагат ценни опции. Изборът между двете обаче зависи от различни фактори, включително специфичните изисквания на приложението, нуждите от мащабируемост и ограниченията на ресурсите. Нека тогава проучим препоръките за обслужване на прогнози с помощта на тези услуги,
Как можете да извикате прогнози, като използвате примерен ред от данни на внедрен модел на scikit-learn в Cloud ML Engine?
За да извикате прогнози с помощта на примерен ред от данни на внедрен модел на scikit-learn в Cloud ML Engine, трябва да следвате поредица от стъпки. Първо, уверете се, че разполагате с обучен модел на scikit-learn, който е готов за внедряване. Scikit-learn е популярна библиотека за машинно обучение в Python, която предоставя различни алгоритми за
Какви са стъпките, включени в използването на услугата за прогнозиране на Google Cloud Machine Learning Engine?
Процесът на използване на услугата за прогнозиране на Google Cloud Machine Learning Engine включва няколко стъпки, които позволяват на потребителите да внедряват и използват модели за машинно обучение за правене на прогнози в мащаб. Тази услуга, която е част от платформата Google Cloud AI, предлага решение без сървър за изпълнение на прогнози върху обучени модели, което позволява на потребителите да се съсредоточат върху