Google Cloud Machine Learning Engine の予測サービスを使用するプロセスには、ユーザーが機械学習モデルをデプロイして利用して大規模な予測を行うことができるようにするいくつかの手順が含まれます。 このサービスは Google Cloud AI プラットフォームの一部であり、トレーニングされたモデルで予測を実行するためのサーバーレス ソリューションを提供するため、ユーザーは次のことに集中できます。
エクスポートされたモデルを運用環境で提供するための主なオプションは何ですか?
人工知能の分野、特に Google Cloud 機械学習や大規模なサーバーレス予測のコンテキストで、エクスポートされたモデルを本番環境で提供する場合、利用できる主要なオプションがいくつかあります。 これらのオプションは、機械学習モデルをデプロイして提供するためのさまざまなアプローチを提供し、それぞれに独自の利点と考慮事項があります。
TensorFlow の「export_savedmodel」関数は何をしますか?
TensorFlow の "export_savedmodel" 関数は、トレーニングされたモデルを、簡単にデプロイして予測に使用できる形式でエクスポートするための重要なツールです。 この機能を使用すると、ユーザーは、モデル アーキテクチャと学習したパラメーターの両方を含む TensorFlow モデルを、SavedModel と呼ばれる標準化された形式で保存できます。 SavedModel 形式は次のとおりです。
TensorFlow で予測を提供するための静的モデルを作成するにはどうすればよいでしょうか?
TensorFlow で予測を提供するための静的モデルを作成するには、いくつかの手順に従うことができます。 TensorFlow は、Google が開発したオープンソースの機械学習フレームワークで、機械学習モデルを効率的に構築してデプロイできるようにします。 静的モデルを作成すると、リアルタイムのトレーニングを必要とせずに大規模な予測を提供できます。
大規模な予測を提供する Google の Cloud Machine Learning Engine の目的は何ですか?
大規模な予測を提供する Google の Cloud Machine Learning Engine の目的は、機械学習モデルをデプロイして提供するための強力でスケーラブルなインフラストラクチャを提供することです。 このプラットフォームを使用すると、ユーザーはモデルを簡単にトレーニングしてデプロイし、大量のデータをリアルタイムで予測できます。 主な利点の XNUMX つは