Este recomandat să difuzați predicții cu modele exportate fie în serviciul de predicții TensorFlowServing, fie în Cloud Machine Learning Engine cu scalare automată?
Când vine vorba de difuzarea predicțiilor cu modele exportate, atât serviciul de predicții TensorFlowServing, cât și Cloud Machine Learning Engine oferă opțiuni valoroase. Cu toate acestea, alegerea între cele două depinde de diverși factori, inclusiv cerințele specifice ale aplicației, nevoile de scalabilitate și constrângerile de resurse. Să explorăm apoi recomandările pentru difuzarea predicțiilor folosind aceste servicii,
Cum puteți apela predicții folosind un exemplu de rând de date pe un model scikit-learn implementat pe Cloud ML Engine?
Pentru a apela predicții folosind un exemplu de rând de date pe un model scikit-learn implementat pe Cloud ML Engine, trebuie să urmați o serie de pași. În primul rând, asigurați-vă că aveți un model scikit-learn instruit, care este gata pentru a fi implementat. Scikit-learn este o bibliotecă populară de învățare automată în Python, care oferă diverși algoritmi pentru
Care sunt pașii implicați în utilizarea serviciului de predicții Google Cloud Machine Learning Engine?
Procesul de utilizare a serviciului de predicție al Google Cloud Machine Learning Engine implică mai mulți pași care permit utilizatorilor să implementeze și să utilizeze modele de învățare automată pentru a face predicții la scară. Acest serviciu, care face parte din platforma Google Cloud AI, oferă o soluție fără server pentru rularea predicțiilor pe modele antrenate, permițând utilizatorilor să se concentreze asupra