هل يوصى بتقديم التنبؤات باستخدام النماذج المصدرة على خدمة التنبؤ TensorFlowServing أو Cloud Machine Learning Engine مع القياس التلقائي؟
عندما يتعلق الأمر بخدمة التنبؤات باستخدام النماذج المصدرة، توفر خدمة التنبؤ الخاصة بـ TensorFlowServing وCloud Machine Learning Engine خيارات قيمة. ومع ذلك، يعتمد الاختيار بين الاثنين على عوامل مختلفة، بما في ذلك المتطلبات المحددة للتطبيق، واحتياجات قابلية التوسع، وقيود الموارد. دعونا نستكشف بعد ذلك التوصيات الخاصة بخدمة التنبؤات باستخدام هذه الخدمات،
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, خبرة في تعلم الآلة, وحدات معالجة الموتر - التاريخ والأجهزة
كيف يمكنك استدعاء التنبؤات باستخدام صف عينة من البيانات على نموذج scikit-Learn تم نشره على Cloud ML Engine؟
لاستدعاء التنبؤات باستخدام صف عينة من البيانات على نموذج scikit-Learn تم نشره على Cloud ML Engine ، تحتاج إلى اتباع سلسلة من الخطوات. أولاً ، تأكد من حصولك على نموذج scikit-Learn مدرب جاهز للنشر. Scikit-Learn هي مكتبة شهيرة للتعلم الآلي في Python توفر خوارزميات متنوعة لـ
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, نماذج Scikit-Learn على نطاق واسع, مراجعة الامتحان
ما هي الخطوات المتبعة في استخدام خدمة التنبؤ من Google Cloud Machine Learning Engine؟
تتضمن عملية استخدام خدمة التنبؤ في Google Cloud Machine Learning Engine عدة خطوات تمكّن المستخدمين من نشر نماذج التعلم الآلي واستخدامها لعمل تنبؤات على نطاق واسع. تقدم هذه الخدمة ، التي تعد جزءًا من منصة Google Cloud AI ، حلاً بدون خادم لتشغيل التنبؤات على النماذج المدربة ، مما يسمح للمستخدمين بالتركيز على
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, توقعات خادم على نطاق واسع, مراجعة الامتحان