分散 ML モデル トレーニングを使用する場合、CMLE モデル デプロイメントの構成ファイルを利用して、トレーニングで使用するマシンの数を定義できますか?
火曜日、14 11月2023
by ヘマ グナセカラン
Google Cloud AI Platform で分散機械学習 (ML) モデルのトレーニングを使用する場合、CMLE (Cloud Machine Learning Engine) モデルのデプロイメントの構成ファイルを実際に利用して、トレーニングで使用するマシンの数を定義できます。 ただし、使用されるマシンのタイプを直接定義することはできません。 で
Compute Engine で使用できる XNUMX つの異なるマシンタイプ ファミリーは何ですか?
木曜日、03 8月2023
by EITCAアカデミー
Google Cloud Platform の Compute Engine では、標準、高メモリ、高 CPU の 1 つの異なるマシンタイプ ファミリが利用可能です。 各ファミリーは特定のワークロード要件に応えるように設計されており、多様なコンピューティング ニーズを満たす幅広いリソースと機能を提供します。 XNUMX. 標準マシンタイプ: これらのマシンタイプは、CPU とメモリのリソースのバランスを提供し、
- に掲載されました クラウドコンピューティング, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCPの基本概念, エンジンを計算, 試験の復習
Compute Engine で使用できる XNUMX 種類のマシンタイプは何ですか?
木曜日、03 8月2023
by EITCAアカデミー
Google Cloud Platform (GCP) の一部である Compute Engine では、事前定義されたマシンタイプとカスタム マシンタイプの 1 種類のマシンタイプが使用できます。 これらのマシン タイプは、仮想ハードウェア リソースのさまざまな構成を提供するため、ユーザーはワークロードに適したパフォーマンスとコストのレベルを選択できます。 XNUMX. 事前定義されたマシンタイプ:
- に掲載されました クラウドコンピューティング, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCPの基本概念, エンジンを計算, 試験の復習