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,
Як вы можаце выклікаць прагнозы, выкарыстоўваючы ўзор радка даных у разгорнутай мадэлі навучання scikit на Cloud ML Engine?
Каб выклікаць прагнозы з выкарыстаннем узорнага радка даных у разгорнутай мадэлі scikit-learn на Cloud ML Engine, вам трэба выканаць шэраг крокаў. Па-першае, пераканайцеся, што ў вас ёсць навучаная мадэль scikit-learn, гатовая да разгортвання. Scikit-learn - гэта папулярная бібліятэка машыннага навучання на Python, якая забяспечвае розныя алгарытмы для
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