Preporuča li se posluživanje predviđanja s izvezenim modelima na usluzi predviđanja TensorFlowServing ili Cloud Machine Learning Engine s automatskim skaliranjem?
Kada je riječ o posluživanju predviđanja s izvezenim modelima, i TensorFlowServing i Cloud Machine Learning Engine usluga predviđanja nude vrijedne opcije. Međutim, izbor između ta dva ovisi o različitim čimbenicima, uključujući specifične zahtjeve aplikacije, potrebe za skalabilnošću i ograničenja resursa. Istražimo onda preporuke za posluživanje predviđanja pomoću ovih usluga,
Kako možete pozvati predviđanja pomoću uzorka retka podataka na implementiranom modelu scikit-learn na Cloud ML Engineu?
Za pozivanje predviđanja pomoću uzorka retka podataka na implementiranom modelu scikit-learn na Cloud ML Engineu morate slijediti niz koraka. Prvo, osigurajte da imate osposobljeni scikit-learn model koji je spreman za implementaciju. Scikit-learn je popularna biblioteka za strojno učenje u Pythonu koja nudi razne algoritme za
Koji su koraci uključeni u korištenje usluge predviđanja Google Cloud Machine Learning Engine?
Proces korištenja usluge predviđanja Google Cloud Machine Learning Engine uključuje nekoliko koraka koji korisnicima omogućuju implementaciju i upotrebu modela strojnog učenja za izradu predviđanja u velikom broju. Ova usluga, koja je dio platforme Google Cloud AI, nudi rješenje bez poslužitelja za pokretanje predviđanja na obučenim modelima, omogućujući korisnicima da se usredotoče na