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,
आप क्लाउड एमएल इंजन पर तैनात स्किकिट-लर्न मॉडल पर डेटा की नमूना पंक्ति का उपयोग करके भविष्यवाणियां कैसे कर सकते हैं?
क्लाउड एमएल इंजन पर तैनात स्किकिट-लर्न मॉडल पर डेटा की एक नमूना पंक्ति का उपयोग करके भविष्यवाणियों को कॉल करने के लिए, आपको चरणों की एक श्रृंखला का पालन करना होगा। सबसे पहले, सुनिश्चित करें कि आपके पास एक प्रशिक्षित स्किकिट-लर्न मॉडल है जो तैनात करने के लिए तैयार है। स्किकिट-लर्न पायथन में एक लोकप्रिय मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जो विभिन्न एल्गोरिदम प्रदान करती है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, पैमाने पर स्किकिट-सीखें मॉडल, परीक्षा समीक्षा
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन की पूर्वानुमान सेवा का उपयोग करने में क्या चरण शामिल हैं?
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन की भविष्यवाणी सेवा का उपयोग करने की प्रक्रिया में कई चरण शामिल हैं जो उपयोगकर्ताओं को बड़े पैमाने पर भविष्यवाणियां करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने और उपयोग करने में सक्षम बनाते हैं। यह सेवा, जो Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म का हिस्सा है, प्रशिक्षित मॉडलों पर पूर्वानुमान चलाने के लिए सर्वर रहित समाधान प्रदान करती है, जिससे उपयोगकर्ता ध्यान केंद्रित कर सकते हैं