Wordt het aanbevolen om voorspellingen te doen met geëxporteerde modellen op TensorFlowServing of de voorspellingsservice van Cloud Machine Learning Engine met automatische schaling?
Als het gaat om het weergeven van voorspellingen met geëxporteerde modellen, bieden zowel TensorFlowServing als de voorspellingsservice van Cloud Machine Learning Engine waardevolle opties. De keuze tussen deze twee hangt echter af van verschillende factoren, waaronder de specifieke vereisten van de applicatie, schaalbaarheidsbehoeften en resourcebeperkingen. Laten we vervolgens de aanbevelingen onderzoeken voor het weergeven van voorspellingen met behulp van deze services,
Hoe kunt u voorspellingen aanroepen met behulp van een voorbeeldrij met gegevens op een geïmplementeerd scikit-learn-model op Cloud ML Engine?
Als u voorspellingen wilt aanroepen met behulp van een voorbeeldrij met gegevens op een geïmplementeerd scikit-learn-model op Cloud ML Engine, moet u een aantal stappen volgen. Zorg er eerst voor dat u een getraind scikit-learn-model hebt dat klaar is om te worden ingezet. Scikit-learn is een populaire machine learning-bibliotheek in Python die verschillende algoritmen biedt voor
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Vooruitgang in machine learning, Scikit-leer modellen op schaal, Examenoverzicht
Wat zijn de stappen bij het gebruik van de voorspellingsservice van Google Cloud Machine Learning Engine?
Het proces van het gebruik van de voorspellingsservice van Google Cloud Machine Learning Engine omvat verschillende stappen waarmee gebruikers machine learning-modellen kunnen implementeren en gebruiken om op grote schaal voorspellingen te doen. Deze service, die deel uitmaakt van het Google Cloud AI-platform, biedt een serverloze oplossing voor het uitvoeren van voorspellingen op getrainde modellen, zodat gebruikers zich kunnen concentreren op