რეკომენდირებულია თუ არა პროგნოზების გამოყენება ექსპორტირებულ მოდელებთან TensorFlowServing-ზე ან Cloud Machine Learning Engine-ის პროგნოზირების სერვისზე ავტომატური მასშტაბირებით?
როდესაც საქმე ეხება ექსპორტირებულ მოდელებთან პროგნოზების მომსახურებას, TensorFlowServing და Cloud Machine Learning Engine-ის პროგნოზირების სერვისი გვთავაზობს ღირებულ ვარიანტებს. თუმცა, ამ ორს შორის არჩევანი დამოკიდებულია სხვადასხვა ფაქტორზე, მათ შორის აპლიკაციის სპეციფიკურ მოთხოვნებზე, მასშტაბურობის საჭიროებებზე და რესურსების შეზღუდვებზე. მოდით განვიხილოთ რეკომენდაციები ამ სერვისების გამოყენებით პროგნოზების მომსახურებისთვის,
როგორ შეგიძლიათ დარეკოთ პროგნოზები მონაცემთა ნიმუშის მწკრივის გამოყენებით განლაგებული scikit-learn მოდელის Cloud ML Engine-ზე?
Cloud ML Engine-ზე განლაგებული scikit-learn მოდელის მონაცემთა ნიმუშის მწკრივის გამოყენებით პროგნოზების გამოსაძახებლად, თქვენ უნდა შეასრულოთ ნაბიჯების სერია. უპირველეს ყოვლისა, დარწმუნდით, რომ თქვენ გაქვთ გაწვრთნილი scikit-learn მოდელი, რომელიც მზად არის გამოსაყენებლად. Scikit-learn არის პითონში მანქანური სწავლების პოპულარული ბიბლიოთეკა, რომელიც გთავაზობთ სხვადასხვა ალგორითმს
რა ნაბიჯებს მოიცავს Google Cloud Machine Learning Engine-ის პროგნოზირების სერვისის გამოყენება?
Google Cloud Machine Learning Engine-ის პროგნოზირების სერვისის გამოყენების პროცესი მოიცავს რამდენიმე საფეხურს, რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს განათავსონ და გამოიყენონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები მასშტაბური პროგნოზების გასაკეთებლად. ეს სერვისი, რომელიც არის Google Cloud AI პლატფორმის ნაწილი, სთავაზობს სერვერის გადაწყვეტას გაწვრთნილ მოდელებზე პროგნოზების გასაშვებად, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ფოკუსირება მოახდინონ