TensorFlowServing эсвэл Cloud Machine Learning Engine-ийн автомат масштабтай урьдчилан таамаглах үйлчилгээн дээр экспортлогдсон загваруудаар таамаглал хийхийг зөвлөж байна уу?
Экспортолсон загварууд дээр таамаглал өгөхөд TensorFlowServing болон Cloud Machine Learning Engine-ийн таамаглах үйлчилгээ нь үнэ цэнэтэй сонголтыг санал болгодог. Гэсэн хэдий ч энэ хоёрын хоорондох сонголт нь програмын тусгай шаардлага, өргөтгөх чадвар, нөөцийн хязгаарлалт зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлээс хамаарна. Дараа нь эдгээр үйлчилгээг ашиглан урьдчилан таамаглах зөвлөмжийг судалж үзье.
Та Cloud ML Engine дээр байрлуулсан scikit-learn загвар дээрх жишээ мөрийг ашиглан таамаглалыг хэрхэн дуудах вэ?
Cloud ML Engine дээр байрлуулсан scikit-learn загвар дээрх жишээ мөрийг ашиглан таамаглалыг дуудахын тулд та хэд хэдэн алхмуудыг хийх хэрэгтэй. Эхлээд ашиглахад бэлэн бэлтгэгдсэн scikit-learn загвар байгаа эсэхийг шалгаарай. Scikit-learn бол Python-д янз бүрийн алгоритмаар хангадаг алдартай машин сургалтын номын сан юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Scikit-learn загварууд масштабаар, Шалгалтын тойм
Google Cloud Machine Learning Engine-ийн таамаглах үйлчилгээг ашиглахад ямар алхамууд ордог вэ?
Google Cloud Machine Learning Engine-ийн таамаглах үйлчилгээг ашиглах үйл явц нь хэрэглэгчдэд өргөн цар хүрээтэй таамаглал гаргахын тулд машин сургалтын загварыг ашиглах, ашиглах боломжийг олгодог хэд хэдэн алхмуудыг агуулдаг. Google Cloud AI платформын нэг хэсэг болох энэхүү үйлчилгээ нь бэлтгэгдсэн загварууд дээр урьдчилан таамаглах сервергүй шийдлийг санал болгож, хэрэглэгчдэд анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал, Шалгалтын тойм