Якія крокі неабходна выканаць пры выкарыстанні службы прагназавання Google Cloud Machine Learning Engine?
Працэс выкарыстання службы прагназавання Google Cloud Machine Learning Engine ўключае ў сябе некалькі этапаў, якія дазваляюць карыстальнікам разгортваць і выкарыстоўваць мадэлі машыннага навучання для стварэння маштабных прагнозаў. Гэты сэрвіс, які з'яўляецца часткай платформы Google Cloud AI, прапануе бессервернае рашэнне для выканання прагнозаў на падрыхтаваных мадэлях, дазваляючы карыстальнікам засяродзіцца на
Якія асноўныя варыянты абслугоўвання экспартаванай мадэлі ў вытворчасці?
Калі справа даходзіць да абслугоўвання экспартаванай мадэлі ў вытворчасці ў галіне штучнага інтэлекту, у прыватнасці ў кантэксце Google Cloud Machine Learning і бессерверных прагнозаў у маштабе, ёсць некалькі асноўных даступных варыянтаў. Гэтыя варыянты забяспечваюць розныя падыходы да разгортвання і абслугоўвання мадэляў машыннага навучання, кожны са сваімі перавагамі і меркаваннямі.
Што робіць функцыя "export_savedmodel" у TensorFlow?
Функцыя "export_savedmodel" у TensorFlow з'яўляецца найважнейшым інструментам для экспарту падрыхтаваных мадэляў у фармат, які можна лёгка разгарнуць і выкарыстоўваць для стварэння прагнозаў. Гэтая функцыя дазваляе карыстальнікам захоўваць свае мадэлі TensorFlow, уключаючы як архітэктуру мадэлі, так і вывучаныя параметры, у стандартызаваным фармаце пад назвай SavedModel. Фармат SavedModel
Як мы можам стварыць статычную мадэль для абслугоўвання прагнозаў у TensorFlow?
Каб стварыць статычную мадэль для абслугоўвання прагнозаў у TensorFlow, вы можаце выканаць некалькі крокаў. TensorFlow - гэта платформа машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам, распрацаваная Google, якая дазваляе вам эфектыўна ствараць і разгортваць мадэлі машыннага навучання. Ствараючы статычную мадэль, вы можаце абслугоўваць прагнозы ў маштабе без неабходнасці навучання ў рэжыме рэальнага часу
Якая мэта Cloud Machine Learning Engine Google для абслугоўвання прагнозаў у маштабе?
Мэтай Cloud Machine Learning Engine ад Google для абслугоўвання прагнозаў у маштабе з'яўляецца забеспячэнне магутнай і маштабаванай інфраструктуры для разгортвання і абслугоўвання мадэляў машыннага навучання. Гэтая платформа дазваляе карыстальнікам лёгка навучаць і разгортваць свае мадэлі, а затым рабіць прагнозы на вялікіх аб'ёмах дадзеных у рэжыме рэальнага часу. Адно з галоўных пераваг