TensorFlowServing または自動スケーリングを備えた Cloud Machine Learning Engine の予測サービスでエクスポートされたモデルを使用して予測を提供することは推奨されますか?
土曜日、11 11月2023
by ヘマ グナセカラン
エクスポートされたモデルによる予測の提供に関しては、TensorFlowServing と Cloud Machine Learning Engine の予測サービスの両方が貴重なオプションを提供します。 ただし、この XNUMX つのどちらを選択するかは、アプリケーションの特定の要件、スケーラビリティのニーズ、リソースの制約など、さまざまな要因によって決まります。 次に、これらのサービスを使用して予測を提供するための推奨事項を調べてみましょう。
Cloud ML Engine にデプロイされた scikit-learn モデル上のデータのサンプル行を使用して予測を呼び出すにはどうすればよいでしょうか?
水曜日、02 8月2023
by EITCAアカデミー
Cloud ML Engine にデプロイされた scikit-learn モデル上のデータのサンプル行を使用して予測を呼び出すには、一連の手順に従う必要があります。 まず、デプロイの準備ができているトレーニング済みの scikit-learn モデルがあることを確認します。 Scikit-learn は、Python の人気のある機械学習ライブラリであり、さまざまなアルゴリズムを提供します。
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。