Ці патрабуе пры выкарыстанні CMLE стварэнне версіі ўказання крыніцы экспартаванай мадэлі?
Пры выкарыстанні CMLE (Cloud Machine Learning Engine) для стварэння версіі неабходна ўказаць крыніцу экспартаванай мадэлі. Гэта патрабаванне важна па некалькіх прычынах, якія будуць падрабязна растлумачаны ў гэтым адказе. Па-першае, давайце разбярэмся, што маецца на ўвазе пад «экспартнай мадэллю». У кантэксце CMLE, экспартаваная мадэль
Ці можа CMLE счытваць дадзеныя з воблачнага сховішча Google і выкарыстоўваць для вываду вызначаную падрыхтаваную мадэль?
Сапраўды, можа. У Google Cloud Machine Learning ёсць функцыя пад назвай Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE забяспечвае магутную і маштабаваную платформу для навучання і разгортвання мадэляў машыннага навучання ў воблаку. Гэта дазваляе карыстальнікам счытваць даныя з воблачнага сховішча і выкарыстоўваць навучаную мадэль для высновы. Калі справа даходзіць да
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,
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 этапы выкарыстання Cloud Machine Learning Engine для размеркаванага навучання?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) - гэта магутны інструмент, які дазваляе карыстальнікам выкарыстоўваць маштабаванасць і гнуткасць воблака для размеркаванага навучання мадэлям машыннага навучання. Размеркаванае навучанне з'яўляецца найважнейшым крокам у машынным навучанні, паколькі яно дазваляе навучанне буйнамаштабных мадэляў на масіўных наборах даных, што прыводзіць да павышэння дакладнасці і хуткасці
Якое прызначэнне файла канфігурацыі ў Cloud Machine Learning Engine?
Файл канфігурацыі ў Cloud Machine Learning Engine выконвае найважнейшую мэту ў кантэксце размеркаванага навучання ў воблаку. Гэты файл, які часта называюць файлам канфігурацыі задання, дазваляе карыстальнікам указваць розныя параметры і налады, якія рэгулююць паводзіны іх навучальнага задання машыннага навучання. Выкарыстоўваючы гэты файл канфігурацыі, карыстальнікі