Рекомендуется ли предоставлять прогнозы с помощью экспортированных моделей в службе прогнозирования TensorFlowServing или Cloud Machine Learning Engine с автоматическим масштабированием?
Когда дело доходит до предоставления прогнозов с помощью экспортированных моделей, как TensorFlowServing, так и служба прогнозирования Cloud Machine Learning Engine предлагают ценные возможности. Однако выбор между ними зависит от различных факторов, включая конкретные требования приложения, потребности в масштабируемости и ограничения ресурсов. Давайте затем рассмотрим рекомендации по предоставлению прогнозов с использованием этих сервисов.
Как вы можете вызывать прогнозы, используя образец строки данных в развернутой модели scikit-learn в Cloud ML Engine?
Чтобы вызвать прогнозы, используя образец строки данных в развернутой модели scikit-learn в Cloud ML Engine, вам необходимо выполнить ряд шагов. Во-первых, убедитесь, что у вас есть обученная модель scikit-learn, готовая к развертыванию. Scikit-learn — популярная библиотека машинного обучения на Python, предоставляющая различные алгоритмы для
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