Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) เสนอการรับและกำหนดค่าทรัพยากรอัตโนมัติ และจัดการการปิดระบบทรัพยากรหลังจากการฝึกโมเดลเสร็จสิ้นหรือไม่
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) เป็นเครื่องมืออันทรงประสิทธิภาพที่ให้บริการโดย Google Cloud Platform (GCP) สำหรับการฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในลักษณะกระจายและขนาน อย่างไรก็ตาม ไม่มีการได้มาและการกำหนดค่าทรัพยากรอัตโนมัติ และจะไม่จัดการการปิดระบบทรัพยากรหลังจากการฝึกแบบจำลองเสร็จสิ้น ในคำตอบนี้เราจะ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, GCP BigQuery และชุดข้อมูลแบบเปิด
เมื่อใช้ CMLE การสร้างเวอร์ชันจำเป็นต้องระบุแหล่งที่มาของโมเดลที่ส่งออกหรือไม่
เมื่อใช้ CMLE (Cloud Machine Learning Engine) เพื่อสร้างเวอร์ชัน จำเป็นต้องระบุแหล่งที่มาของโมเดลที่ส่งออก ข้อกำหนดนี้มีความสำคัญด้วยเหตุผลหลายประการ ซึ่งจะอธิบายโดยละเอียดในคำตอบนี้ ก่อนอื่น เรามาทำความเข้าใจความหมายของ "โมเดลที่ส่งออก" กันก่อน ในบริบทของ CMLE ซึ่งเป็นโมเดลที่ส่งออก
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, GCP BigQuery และชุดข้อมูลแบบเปิด
CMLE สามารถอ่านจากข้อมูลที่เก็บข้อมูล Google Cloud และใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมที่ระบุเพื่อการอนุมานได้หรือไม่
แน่นอนมันสามารถ ใน Google Cloud Machine Learning มีฟีเจอร์ที่เรียกว่า Cloud Machine Learning Engine (CMLE) CMLE มอบแพลตฟอร์มที่ทรงพลังและปรับขนาดได้สำหรับการฝึกอบรมและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในระบบคลาวด์ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถอ่านข้อมูลจากที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์และใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อการอนุมาน เมื่อถึงเวลา