Да ли се препоручује приказивање предвиђања са извезеним моделима на услузи предвиђања ТенсорФловСервинг или Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине са аутоматским скалирањем?
Када је у питању послуживање предвиђања са извезеним моделима, и ТенсорФловСервинг и Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине услуга предвиђања нуде вредне опције. Међутим, избор између њих зависи од различитих фактора, укључујући специфичне захтеве апликације, потребе за скалабилности и ограничења ресурса. Хајде да онда истражимо препоруке за послуживање предвиђања помоћу ових услуга,
Како можете да позовете предвиђања користећи пример реда података на примењеном моделу сцикит-леарн на Цлоуд МЛ Енгине-у?
Да бисте позвали предвиђања помоћу узорка реда података на примењеном моделу сцикит-леарн на Цлоуд МЛ Енгине-у, потребно је да пратите низ корака. Прво, уверите се да имате обучени сцикит-леарн модел који је спреман за примену. Сцикит-леарн је популарна библиотека машинског учења у Питхон-у која пружа различите алгоритме за
Који су кораци укључени у коришћење услуге предвиђања Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине-а?
Процес коришћења услуге предвиђања Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине-а укључује неколико корака који омогућавају корисницима да примене и искористе моделе машинског учења за прављење предвиђања у великом обиму. Ова услуга, која је део Гоогле Цлоуд АИ платформе, нуди решење без сервера за покретање предвиђања на обученим моделима, омогућавајући корисницима да се фокусирају на