Можно ли использовать файл конфигурации для развертывания модели CMLE при использовании обучения распределенной модели ML, чтобы определить, сколько машин будет использоваться в обучении?
При использовании обучения модели распределенного машинного обучения (ML) на платформе Google Cloud AI вы действительно можете использовать файл конфигурации для развертывания модели CMLE (Cloud Machine Learning Engine), чтобы определить количество компьютеров, используемых в обучении. Однако невозможно напрямую определить тип машин, которые будут использоваться. В
Какие три разных семейства типов машин доступны в Compute Engine?
В Compute Engine Google Cloud Platform доступны три разных семейства машин: стандартные, с большим объемом памяти и с большим объемом ЦП. Каждое семейство предназначено для удовлетворения конкретных требований к рабочим нагрузкам, предоставляя ряд ресурсов и возможностей для удовлетворения различных вычислительных потребностей. 1. Стандартные типы машин. Эти типы машин предлагают баланс ресурсов ЦП и памяти, что делает
Какие два типа машин доступны в Compute Engine?
В Compute Engine, который является частью Google Cloud Platform (GCP), доступно два типа типов машин: предопределенные типы машин и настраиваемые типы машин. Эти типы машин обеспечивают различные конфигурации виртуальных аппаратных ресурсов, позволяя пользователям выбирать подходящий уровень производительности и стоимости для своих рабочих нагрузок. 1. Предопределенные типы машин: