ขอแนะนำให้ให้บริการการคาดการณ์ด้วยโมเดลที่ส่งออกบนบริการคาดการณ์ของ TensorFlowServing หรือ Cloud Machine Learning Engine พร้อมการปรับขนาดอัตโนมัติหรือไม่
เมื่อพูดถึงการให้บริการการคาดการณ์ด้วยโมเดลที่ส่งออก บริการคาดการณ์ของ TensorFlowServing และ Cloud Machine Learning Engine มีตัวเลือกที่มีคุณค่า อย่างไรก็ตาม ตัวเลือกระหว่างทั้งสองขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ รวมถึงข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชัน ความต้องการด้านความสามารถในการขยาย และข้อจำกัดของทรัพยากร ให้เราสำรวจคำแนะนำในการให้บริการการทำนายโดยใช้บริการเหล่านี้
คุณจะเรียกใช้การคาดคะเนโดยใช้แถวข้อมูลตัวอย่างบนโมเดล scikit-learn ที่ปรับใช้บน Cloud ML Engine ได้อย่างไร
หากต้องการเรียกใช้การคาดคะเนโดยใช้แถวข้อมูลตัวอย่างบนโมเดล scikit-learn ที่ปรับใช้บน Cloud ML Engine คุณต้องทำตามขั้นตอนต่างๆ ขั้นแรก ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีโมเดล scikit-learn ที่ผ่านการฝึกอบรมแล้วที่พร้อมจะนำไปปรับใช้ Scikit-learn เป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยมใน Python ซึ่งมีอัลกอริทึมต่างๆ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, แบบจำลอง Scikit-learn ตามขนาด, ทบทวนข้อสอบ
ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในการใช้บริการการคาดคะเนของ Google Cloud Machine Learning Engine คืออะไร
กระบวนการใช้บริการการคาดคะเนของ Google Cloud Machine Learning Engine เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับใช้และใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการคาดการณ์ในระดับต่างๆ บริการนี้ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์ม AI ของ Google Cloud นำเสนอโซลูชันแบบไร้เซิร์ฟเวอร์สำหรับการเรียกใช้การคาดการณ์ในโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรม ทำให้ผู้ใช้สามารถมุ่งเน้นไปที่