Es recomana servir prediccions amb models exportats al servei de predicció de TensorFlowServing o Cloud Machine Learning Engine amb escalat automàtic?
Quan es tracta de servir prediccions amb models exportats, tant el servei de predicció de TensorFlowServing com Cloud Machine Learning Engine ofereixen opcions valuoses. Tanmateix, l'elecció entre els dos depèn de diversos factors, inclosos els requisits específics de l'aplicació, les necessitats d'escalabilitat i les limitacions de recursos. Aleshores, explorem les recomanacions per publicar prediccions mitjançant aquests serveis.
Com podeu cridar prediccions mitjançant una fila de dades d'exemple en un model de scikit-learn desplegat a Cloud ML Engine?
Per trucar prediccions mitjançant una fila de dades de mostra en un model scikit-learn desplegat a Cloud ML Engine, heu de seguir una sèrie de passos. En primer lloc, assegureu-vos que teniu un model de scikit-learn entrenat que estigui llest per desplegar-se. Scikit-learn és una popular biblioteca d'aprenentatge automàtic a Python que proporciona diversos algorismes per
Quins són els passos necessaris per utilitzar el servei de predicció de Google Cloud Machine Learning Engine?
El procés d'ús del servei de predicció de Google Cloud Machine Learning Engine implica diversos passos que permeten als usuaris desplegar i utilitzar models d'aprenentatge automàtic per fer prediccions a escala. Aquest servei, que forma part de la plataforma Google Cloud AI, ofereix una solució sense servidor per executar prediccions en models entrenats, que permet als usuaris centrar-se en