Apabila menggunakan CMLE, adakah membuat versi memerlukan menentukan sumber model yang dieksport?
Apabila menggunakan CMLE (Cloud Machine Learning Engine) untuk mencipta versi, adalah perlu untuk menentukan sumber model yang dieksport. Keperluan ini penting untuk beberapa sebab, yang akan diterangkan secara terperinci dalam jawapan ini. Pertama, mari kita fahami apa yang dimaksudkan dengan "model yang dieksport." Dalam konteks CMLE, model yang dieksport
Bolehkah CMLE membaca daripada data storan Google Cloud dan menggunakan model terlatih yang ditentukan untuk inferens?
Memang boleh. Dalam Pembelajaran Mesin Awan Google, terdapat ciri yang dipanggil Enjin Pembelajaran Mesin Awan (CMLE). CMLE menyediakan platform yang berkuasa dan berskala untuk melatih dan menggunakan model pembelajaran mesin dalam awan. Ia membolehkan pengguna membaca data daripada storan Awan dan menggunakan model terlatih untuk inferens. Apabila ia datang kepada
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Kemajuan dalam Pembelajaran Mesin, GCP BigQuery dan buka set data
Adakah disyorkan untuk menyampaikan ramalan dengan model yang dieksport pada perkhidmatan ramalan TensorFlowServing atau Cloud Machine Learning Engine dengan penskalaan automatik?
Apabila ia datang untuk menyampaikan ramalan dengan model yang dieksport, kedua-dua perkhidmatan ramalan TensorFlowServing dan Cloud Machine Learning Engine menawarkan pilihan yang berharga. Walau bagaimanapun, pilihan antara kedua-duanya bergantung pada pelbagai faktor, termasuk keperluan khusus aplikasi, keperluan skalabiliti dan kekangan sumber. Mari kita terokai pengesyoran untuk menyediakan ramalan menggunakan perkhidmatan ini,
Adakah membuat versi dalam Enjin Pembelajaran Mesin Awan memerlukan menentukan sumber model yang dieksport?
Apabila menggunakan Enjin Pembelajaran Mesin Awan, memang benar bahawa membuat versi memerlukan penetapan sumber model yang dieksport. Keperluan ini penting untuk Enjin Pembelajaran Mesin Awan berfungsi dengan betul dan memastikan sistem boleh menggunakan model terlatih dengan berkesan untuk tugas ramalan. Mari kita bincangkan penjelasan terperinci
Apakah langkah-langkah yang terlibat dalam menggunakan Enjin Pembelajaran Mesin Awan untuk latihan yang diedarkan?
Enjin Pembelajaran Mesin Awan (CMLE) ialah alat berkuasa yang membolehkan pengguna memanfaatkan skalabiliti dan fleksibiliti awan untuk melaksanakan latihan model pembelajaran mesin yang diedarkan. Latihan teragih ialah langkah penting dalam pembelajaran mesin, kerana ia membolehkan latihan model berskala besar pada set data besar-besaran, menghasilkan ketepatan yang lebih baik dan lebih pantas
Apakah tujuan fail konfigurasi dalam Enjin Pembelajaran Mesin Awan?
Fail konfigurasi dalam Enjin Pembelajaran Mesin Awan menyediakan tujuan penting dalam konteks latihan teragih dalam awan. Fail ini, sering dirujuk sebagai fail konfigurasi kerja, membolehkan pengguna menentukan pelbagai parameter dan tetapan yang mengawal tingkah laku kerja latihan pembelajaran mesin mereka. Dengan memanfaatkan fail konfigurasi ini, pengguna