Як можна пераходзіць паміж табліцамі Vertex AI і AutoML?
Для пераходу ад Vertex AI да AutoML Tables важна разумець ролі абедзвюх платформ у наборы інструментаў машыннага навучання Google Cloud. Vertex AI - гэта комплексная платформа машыннага навучання, якая прапануе ўніфікаваны інтэрфейс для кіравання рознымі мадэлямі машыннага навучання, у тым ліку створанымі з выкарыстаннем AutoML і карыстальніцкіх мадэляў. Табліцы AutoML,
Чаму AutoML Tables былі спынены і што іх замяняе?
Google Cloud's AutoML Tables была службай, распрацаванай для таго, каб дазволіць карыстальнікам аўтаматычна ствараць і разгортваць мадэлі машыннага навучання на структураваных дадзеных. Табліцы AutoML не былі спынены ў традыцыйным разуменні, іх магчымасці былі цалкам інтэграваныя ў Vertex AI. Гэты сэрвіс быў часткай больш шырокага пакета Google AutoML, мэта якога - дэмакратызацыя доступу да
Пры працы з тэхнікай квантавання, ці можна выбраць у праграмным забеспячэнні ўзровень квантавання для параўнання розных сцэнарыяў дакладнасці/хуткасці?
Пры працы з метадамі квантавання ў кантэксце блокаў апрацоўкі тэнзараў (TPU) вельмі важна разумець, як рэалізавана квантаванне і ці можна яго наладзіць на праграмным узроўні для розных сцэнарыяў, якія ўключаюць кампрамісы дакладнасці і хуткасці. Квантаванне - важны метад аптымізацыі, які выкарыстоўваецца ў машынным навучанні для памяншэння вылічальных і
Што такое Google Cloud Platform (GCP)?
GCP, або Google Cloud Platform, - гэта набор сэрвісаў воблачных вылічэнняў, якія прадстаўляюцца Google. Ён прапануе шырокі спектр інструментаў і сэрвісаў, якія дазваляюць распрацоўшчыкам і арганізацыям ствараць, разгортваць і маштабаваць прыкладанні і сэрвісы ў інфраструктуры Google. GCP забяспечвае надзейнае і бяспечнае асяроддзе для выканання розных нагрузак, уключаючы штучны інтэлект і
Ці правільная каманда «gcloud ml-engine jobs submit training» для адпраўкі навучальнага задання?
Каманда «gcloud ml-engine jobs submit training» сапраўды з'яўляецца правільнай камандай для адпраўкі навучальнай працы ў Google Cloud Machine Learning. Гэтая каманда з'яўляецца часткай Google Cloud SDK (Software Development Kit) і спецыяльна распрацавана для ўзаемадзеяння са службамі машыннага навучання, якія прадстаўляюцца Google Cloud. Пры выкананні гэтай каманды вам трэба
Якую каманду можна выкарыстоўваць для адпраўкі навучальнага задання на платформе Google Cloud AI?
Каб адправіць заданне на навучанне ў Google Cloud Machine Learning (або Google Cloud AI Platform), вы можаце выкарыстоўваць каманду «gcloud ai-platform jobs submit training». Гэтая каманда дазваляе вам адправіць навучальнае заданне ў службу навучання платформы AI, якая забяспечвае маштабаванае і эфектыўнае асяроддзе для навучання мадэлям машыннага навучання. Ai-платформа gcloud
Ці рэкамендуецца абслугоўваць прагнозы з экспартаванымі мадэлямі ў службе прагназавання TensorFlowServing або Cloud Machine Learning Engine з аўтаматычным маштабаваннем?
Калі справа даходзіць да абслугоўвання прагнозаў з экспартаванымі мадэлямі, і TensorFlowServing, і сэрвіс прагназавання Cloud Machine Learning Engine прапануюць каштоўныя варыянты. Аднак выбар паміж імі залежыць ад розных фактараў, уключаючы спецыфічныя патрабаванні прыкладання, патрэбы ў маштабаванасці і абмежаванні рэсурсаў. Затым давайце вывучым рэкамендацыі па падачы прагнозаў з дапамогай гэтых сэрвісаў,
Якія высокаўзроўневыя API TensorFlow?
TensorFlow - гэта магутная структура машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам, распрацаваная Google. Ён забяспечвае шырокі спектр інструментаў і API, якія дазваляюць даследчыкам і распрацоўшчыкам ствараць і разгортваць мадэлі машыннага навучання. TensorFlow прапануе як нізкаўзроўневыя, так і высокаўзроўневыя API, кожны з якіх абслугоўвае розныя ўзроўні абстракцыі і складанасці. Калі справа даходзіць да API высокага ўзроўню, TensorFlow
Ці патрабуе стварэнне версіі ў Cloud Machine Learning Engine указанне крыніцы экспартаванай мадэлі?
Калі вы выкарыстоўваеце Cloud Machine Learning Engine, гэта сапраўды так, што для стварэння версіі патрабуецца ўказаць крыніцу экспартаванай мадэлі. Гэта патрабаванне вельмі важна для належнага функцыянавання Cloud Machine Learning Engine і гарантуе, што сістэма можа эфектыўна выкарыстоўваць навучаныя мадэлі для задач прагназавання. Давайце абмяркуем падрабязнае тлумачэнне
Якія паляпшэнні і перавагі мае TPU v3 у параўнанні з TPU v2, і як сістэма вадзянога астуджэння спрыяе гэтым паляпшэнням?
Tensor Processing Unit (TPU) v3, распрацаваны Google, уяўляе сабой значны прагрэс у галіне штучнага інтэлекту і машыннага навучання. У параўнанні са сваім папярэднікам, TPU v2, TPU v3 прапануе некалькі паляпшэнняў і пераваг, якія павышаюць яго прадукцыйнасць і эфектыўнасць. Акрамя таго, уключэнне сістэмы вадзянога астуджэння яшчэ больш спрыяе