عند استخدام CMLE، هل يتطلب إنشاء إصدار تحديد مصدر للنموذج الذي تم تصديره؟
عند استخدام CMLE (محرك التعلم الآلي السحابي) لإنشاء إصدار، فمن الضروري تحديد مصدر النموذج الذي تم تصديره. وهذا الشرط مهم لعدة أسباب، سيتم شرحها بالتفصيل في هذه الإجابة. أولاً، دعونا نفهم المقصود بـ "النموذج المُصدَّر". في سياق CMLE، نموذج مُصدَّر
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, BigQuery وفتح مجموعات البيانات في GCP
هل يمكن لـ CMLE القراءة من بيانات تخزين Google Cloud واستخدام نموذج مدرب محدد للاستدلال؟
في الواقع، يمكن ذلك. في Google Cloud Machine Learning، هناك ميزة تسمى Cloud Machine Learning Engine (CMLE). يوفر CMLE منصة قوية وقابلة للتطوير للتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي في السحابة. فهو يسمح للمستخدمين بقراءة البيانات من التخزين السحابي واستخدام نموذج مدرب للاستدلال. عندما يتعلق الأمر
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, BigQuery وفتح مجموعات البيانات في GCP
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
هل يتطلب إنشاء إصدار في Cloud Machine Learning Engine تحديد مصدر للنموذج الذي تم تصديره؟
عند استخدام Cloud Machine Learning Engine، فمن الصحيح أن إنشاء إصدار يتطلب تحديد مصدر للنموذج الذي تم تصديره. يعد هذا المطلب ضروريًا للتشغيل السليم لمحرك التعلم الآلي السحابي ويضمن قدرة النظام على الاستفادة بشكل فعال من النماذج المدربة لمهام التنبؤ. دعونا نناقش شرحا مفصلا
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, خبرة في تعلم الآلة, وحدات معالجة الموتر - التاريخ والأجهزة
ما الخطوات المتبعة في استخدام Cloud Machine Learning Engine للتدريب الموزع؟
يعد Cloud Machine Learning Engine (CMLE) أداة قوية تتيح للمستخدمين الاستفادة من قابلية التوسع ومرونة السحابة لأداء التدريب الموزع على نماذج التعلم الآلي. يُعد التدريب الموزع خطوة حاسمة في التعلم الآلي ، لأنه يتيح تدريب نماذج كبيرة الحجم على مجموعات بيانات ضخمة ، مما يؤدي إلى تحسين الدقة وزيادة سرعة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, مزيد من الخطوات في تعلم الآلة, التدريب الموزع في السحابة, مراجعة الامتحان
ما الغرض من ملف التكوين في Cloud Machine Learning Engine؟
يخدم ملف التكوين في Cloud Machine Learning Engine غرضًا حاسمًا في سياق التدريب الموزع في السحابة. يسمح هذا الملف ، الذي يشار إليه غالبًا باسم ملف تكوين الوظيفة ، للمستخدمين بتحديد العديد من المعلمات والإعدادات التي تحكم سلوك وظيفة تدريب التعلم الآلي الخاصة بهم. من خلال الاستفادة من ملف التكوين هذا ، المستخدمين
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, مزيد من الخطوات في تعلم الآلة, التدريب الموزع في السحابة, مراجعة الامتحان