Da li se preporučuje posluživanje predviđanja sa izvezenim modelima na TensorFlowServing ili Cloud Machine Learning Engine servisu predviđanja sa automatskim skaliranjem?
Kada je u pitanju posluživanje predviđanja s izvezenim modelima, i TensorFlowServing i Cloud Machine Learning Engine usluga predviđanja nude vrijedne opcije. Međutim, izbor između njih ovisi o različitim faktorima, uključujući specifične zahtjeve aplikacije, potrebe skalabilnosti i ograničenja resursa. Hajde da onda istražimo preporuke za posluživanje predviđanja koristeći ove usluge,
Kako možete pozvati predviđanja koristeći uzorak reda podataka na primijenjenom modelu scikit-learn na Cloud ML Engineu?
Da biste pozvali predviđanja koristeći uzorak reda podataka na primijenjenom modelu scikit-learn na Cloud ML Engine-u, trebate slijediti niz koraka. Prvo, osigurajte da imate obučeni scikit-learn model koji je spreman za primjenu. Scikit-learn je popularna biblioteka mašinskog učenja u Pythonu koja nudi različite algoritme za
Koji su koraci uključeni u korištenje usluge predviđanja Google Cloud Machine Learning Engine?
Proces korištenja usluge predviđanja Google Cloud Machine Learning Engine-a uključuje nekoliko koraka koji omogućavaju korisnicima da implementiraju i iskoriste modele strojnog učenja za izradu predviđanja u velikom obimu. Ova usluga, koja je dio Google Cloud AI platforme, nudi rješenje bez servera za pokretanje predviđanja na obučenim modelima, omogućavajući korisnicima da se fokusiraju na