آیا ارائه پیشبینیها با مدلهای صادر شده در سرویس پیشبینی TensorFlowServing یا Cloud Machine Learning Engine با مقیاسبندی خودکار توصیه میشود؟
وقتی صحبت از ارائه پیشبینیها با مدلهای صادراتی میشود، سرویس پیشبینی TensorFlowServing و Cloud Machine Learning Engine گزینههای ارزشمندی را ارائه میدهند. با این حال، انتخاب بین این دو به عوامل مختلفی از جمله الزامات خاص برنامه، نیازهای مقیاس پذیری و محدودیت های منابع بستگی دارد. سپس اجازه دهید توصیه هایی را برای ارائه پیش بینی ها با استفاده از این سرویس ها بررسی کنیم،
چگونه می توانید با استفاده از یک ردیف نمونه از داده ها در یک مدل یادگیری scikit مستقر در Cloud ML پیش بینی ها را فراخوانی کنید؟
برای فراخوانی پیشبینیها با استفاده از یک ردیف نمونه از دادهها در یک مدل یادگیری scikit مستقر در Cloud ML Engine، باید یک سری مراحل را دنبال کنید. ابتدا، مطمئن شوید که یک مدل آموزشدیدهای دارید که آماده استقرار است. Scikit-learn یک کتابخانه یادگیری ماشینی محبوب در پایتون است که الگوریتم های مختلفی را برای
مراحل استفاده از سرویس پیشبینی موتور یادگیری ماشین ابری Google چیست؟
فرآیند استفاده از سرویس پیشبینی Google Cloud Machine Learning Engine شامل چندین مرحله است که کاربران را قادر میسازد تا مدلهای یادگیری ماشین را برای پیشبینی در مقیاس به کار گیرند و از آن استفاده کنند. این سرویس که بخشی از پلتفرم Google Cloud AI است، راه حلی بدون سرور برای اجرای پیشبینیها بر روی مدلهای آموزشدیده ارائه میدهد و به کاربران اجازه میدهد تا بر