Каковы шаги, связанные с использованием службы прогнозирования Google Cloud Machine Learning Engine?
Процесс использования службы прогнозирования Google Cloud Machine Learning Engine включает несколько шагов, которые позволяют пользователям развертывать и использовать модели машинного обучения для создания прогнозов в масштабе. Этот сервис, который является частью платформы Google Cloud AI, предлагает бессерверное решение для выполнения прогнозов на обученных моделях, позволяя пользователям сосредоточиться на
Каковы основные варианты обслуживания экспортированной модели в производстве?
Когда дело доходит до обслуживания экспортированной модели в производстве в области искусственного интеллекта, особенно в контексте Google Cloud Machine Learning и бессерверных прогнозов в масштабе, есть несколько основных доступных вариантов. Эти варианты предоставляют различные подходы к развертыванию и обслуживанию моделей машинного обучения, каждый из которых имеет свои преимущества и особенности.
Что делает функция «export_savedmodel» в TensorFlow?
Функция «export_savedmodel» в TensorFlow — это важный инструмент для экспорта обученных моделей в формат, который можно легко развернуть и использовать для прогнозирования. Эта функция позволяет пользователям сохранять свои модели TensorFlow, включая архитектуру модели и изученные параметры, в стандартизированном формате, называемом SavedModel. Формат SavedModel:
Как мы можем создать статическую модель для обслуживания прогнозов в TensorFlow?
Чтобы создать статическую модель для обслуживания прогнозов в TensorFlow, вы можете выполнить несколько шагов. TensorFlow — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google, которая позволяет эффективно создавать и развертывать модели машинного обучения. Создавая статическую модель, вы можете предоставлять прогнозы в масштабе без необходимости обучения в реальном времени.
Какова цель Google Cloud Machine Learning Engine в предоставлении прогнозов в масштабе?
Цель Google Cloud Machine Learning Engine при предоставлении прогнозов в масштабе — предоставить мощную и масштабируемую инфраструктуру для развертывания и обслуживания моделей машинного обучения. Эта платформа позволяет пользователям легко обучать и развертывать свои модели, а затем делать прогнозы для больших объемов данных в режиме реального времени. Одно из главных преимуществ