सीएमएलई का उपयोग करते समय, क्या संस्करण बनाने के लिए निर्यातित मॉडल के स्रोत को निर्दिष्ट करने की आवश्यकता होती है?
संस्करण बनाने के लिए सीएमएलई (क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन) का उपयोग करते समय, निर्यात किए गए मॉडल का स्रोत निर्दिष्ट करना आवश्यक है। यह आवश्यकता कई कारणों से महत्वपूर्ण है, जिसे इस उत्तर में विस्तार से बताया जाएगा। सबसे पहले, आइए समझें कि "निर्यातित मॉडल" का क्या मतलब है। सीएमएलई के संदर्भ में, एक निर्यातित मॉडल
क्या सीएमएलई Google क्लाउड स्टोरेज डेटा से पढ़ सकता है और अनुमान के लिए एक निर्दिष्ट प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग कर सकता है?
सचमुच, यह हो सकता है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग में, क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन (CMLE) नामक एक सुविधा है। सीएमएलई क्लाउड में मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण और तैनाती के लिए एक शक्तिशाली और स्केलेबल मंच प्रदान करता है। यह उपयोगकर्ताओं को क्लाउड स्टोरेज से डेटा पढ़ने और अनुमान के लिए प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करने की अनुमति देता है। जब यह आता है
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क्या स्वचालित स्केलिंग के साथ TensorFlowServing या क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन की भविष्यवाणी सेवा पर निर्यात किए गए मॉडल के साथ पूर्वानुमान प्रस्तुत करने की अनुशंसा की जाती है?
जब निर्यातित मॉडलों के साथ पूर्वानुमान प्रस्तुत करने की बात आती है, तो TensorFlowServing और क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन की पूर्वानुमान सेवा दोनों मूल्यवान विकल्प प्रदान करती हैं। हालाँकि, दोनों के बीच का चुनाव विभिन्न कारकों पर निर्भर करता है, जिसमें एप्लिकेशन की विशिष्ट आवश्यकताएं, स्केलेबिलिटी आवश्यकताएं और संसाधन बाधाएं शामिल हैं। आइए फिर इन सेवाओं का उपयोग करके पूर्वानुमान प्रस्तुत करने के लिए अनुशंसाओं का पता लगाएं,
क्या क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन में एक संस्करण बनाने के लिए निर्यातित मॉडल के स्रोत को निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है?
क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन का उपयोग करते समय, यह वास्तव में सच है कि एक संस्करण बनाने के लिए निर्यात किए गए मॉडल के स्रोत को निर्दिष्ट करने की आवश्यकता होती है। यह आवश्यकता क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन के समुचित कार्य के लिए आवश्यक है और यह सुनिश्चित करती है कि सिस्टम भविष्यवाणी कार्यों के लिए प्रशिक्षित मॉडल का प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकता है। आइए विस्तृत विवरण पर चर्चा करें
वितरित प्रशिक्षण के लिए क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन का उपयोग करने में क्या कदम शामिल हैं?
क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन (सीएमएलई) एक शक्तिशाली उपकरण है जो उपयोगकर्ताओं को मशीन लर्निंग मॉडल का वितरित प्रशिक्षण करने के लिए क्लाउड की स्केलेबिलिटी और लचीलेपन का लाभ उठाने की अनुमति देता है। मशीन लर्निंग में वितरित प्रशिक्षण एक महत्वपूर्ण कदम है, क्योंकि यह बड़े पैमाने पर डेटासेट पर बड़े पैमाने के मॉडल के प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है, जिसके परिणामस्वरूप सटीकता में सुधार और तेजी से होता है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में और कदम, क्लाउड में वितरित प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा
क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन में कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल का उद्देश्य क्या है?
क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन में कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल क्लाउड में वितरित प्रशिक्षण के संदर्भ में एक महत्वपूर्ण उद्देश्य प्रदान करती है। यह फ़ाइल, जिसे अक्सर जॉब कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल के रूप में जाना जाता है, उपयोगकर्ताओं को विभिन्न पैरामीटर और सेटिंग्स निर्दिष्ट करने की अनुमति देती है जो उनके मशीन लर्निंग प्रशिक्षण कार्य के व्यवहार को नियंत्रित करते हैं। इस कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल का लाभ उठाकर, उपयोगकर्ता