Czy zaleca się udostępnianie prognoz z wyeksportowanymi modelami w usłudze przewidywania TensorFlowServing lub Cloud Machine Learning Engine z automatycznym skalowaniem?
Jeśli chodzi o udostępnianie prognoz za pomocą wyeksportowanych modeli, zarówno usługa predykcji TensorFlowServing, jak i Cloud Machine Learning Engine oferują cenne opcje. Jednak wybór między nimi zależy od różnych czynników, w tym specyficznych wymagań aplikacji, potrzeb w zakresie skalowalności i ograniczeń zasobów. Przyjrzyjmy się zatem rekomendacjom dotyczącym wyświetlania prognoz za pomocą tych usług,
Jak można wywoływać prognozy przy użyciu przykładowego wiersza danych we wdrożonym modelu scikit-learn w Cloud ML Engine?
Aby wywołać prognozy przy użyciu przykładowego wiersza danych we wdrożonym modelu scikit-learn w Cloud ML Engine, musisz wykonać szereg czynności. Najpierw upewnij się, że masz przeszkolony model scikit-learn, który jest gotowy do wdrożenia. Scikit-learn to popularna biblioteka uczenia maszynowego w Pythonie, która udostępnia różne algorytmy
Jakie są kroki związane z korzystaniem z usługi prognozowania Google Cloud Machine Learning Engine?
Proces korzystania z usługi prognozowania Google Cloud Machine Learning Engine obejmuje kilka kroków, które umożliwiają użytkownikom wdrażanie i wykorzystywanie modeli uczenia maszynowego do tworzenia prognoz na dużą skalę. Ta usługa, która jest częścią platformy Google Cloud AI, oferuje bezserwerowe rozwiązanie do uruchamiania prognoz na wyszkolonych modelach, pozwalając użytkownikom skupić się na