هل يقدم Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) الحصول على الموارد وتكوينها تلقائيًا ويتعامل مع إيقاف تشغيل الموارد بعد انتهاء تدريب النموذج؟
يعد Cloud Machine Learning Engine (CMLE) أداة قوية توفرها Google Cloud Platform (GCP) لتدريب نماذج التعلم الآلي بطريقة موزعة ومتوازية. ومع ذلك، فهو لا يوفر الحصول على الموارد وتكوينها تلقائيًا، ولا يتعامل مع إيقاف تشغيل الموارد بعد انتهاء تدريب النموذج. في هذه الإجابة سنفعل
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, BigQuery وفتح مجموعات البيانات في GCP
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