Kapag gumagamit ng CMLE, ang paggawa ng isang bersyon ay nangangailangan ng pagtukoy ng pinagmulan ng isang na-export na modelo?
Kapag gumagamit ng CMLE (Cloud Machine Learning Engine) upang lumikha ng isang bersyon, kinakailangang tumukoy ng pinagmulan ng isang na-export na modelo. Ang pangangailangang ito ay mahalaga sa ilang kadahilanan, na ipapaliwanag nang detalyado sa sagot na ito. Una, unawain natin kung ano ang ibig sabihin ng "export na modelo." Sa konteksto ng CMLE, isang na-export na modelo
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, GCP BigQuery at bukas na mga data
Maaari bang magbasa ang CMLE mula sa data ng storage ng Google Cloud at gumamit ng isang tinukoy na sinanay na modelo para sa hinuha?
Sa katunayan, ito ay maaaring. Sa Google Cloud Machine Learning, mayroong feature na tinatawag na Cloud Machine Learning Engine (CMLE). Nagbibigay ang CMLE ng malakas at nasusukat na platform para sa pagsasanay at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning sa cloud. Nagbibigay-daan ito sa mga user na magbasa ng data mula sa Cloud storage at gumamit ng sinanay na modelo para sa hinuha. Kapag tungkol sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, GCP BigQuery at bukas na mga data
Inirerekomenda ba na maghatid ng mga hula sa mga na-export na modelo sa alinman sa TensorFlowServing o serbisyo ng hula ng Cloud Machine Learning Engine na may awtomatikong pag-scale?
Pagdating sa paghahatid ng mga hula sa mga na-export na modelo, parehong nag-aalok ang serbisyo ng hula ng TensorFlowServing at Cloud Machine Learning Engine ng mga mahahalagang opsyon. Gayunpaman, ang pagpili sa pagitan ng dalawa ay nakasalalay sa iba't ibang mga kadahilanan, kabilang ang mga partikular na kinakailangan ng aplikasyon, mga pangangailangan sa scalability, at mga hadlang sa mapagkukunan. Tuklasin natin ang mga rekomendasyon para sa paghahatid ng mga hula gamit ang mga serbisyong ito,
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Dalubhasa sa Pag-aaral ng Makina, Tensor Processing Units - kasaysayan at hardware
Ang paggawa ba ng bersyon sa Cloud Machine Learning Engine ay nangangailangan ng pagtukoy ng pinagmulan ng isang na-export na modelo?
Kapag gumagamit ng Cloud Machine Learning Engine, talagang totoo na ang paggawa ng isang bersyon ay nangangailangan ng pagtukoy ng pinagmulan ng isang na-export na modelo. Ang kinakailangang ito ay mahalaga para sa wastong paggana ng Cloud Machine Learning Engine at tinitiyak na epektibong magagamit ng system ang mga sinanay na modelo para sa mga gawain sa paghula. Talakayin natin ang isang detalyadong paliwanag
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Dalubhasa sa Pag-aaral ng Makina, Tensor Processing Units - kasaysayan at hardware
Ano ang mga hakbang na kasama sa paggamit ng Cloud Machine Learning Engine para sa distributed na pagsasanay?
Ang Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ay isang makapangyarihang tool na nagbibigay-daan sa mga user na gamitin ang scalability at flexibility ng cloud para magsagawa ng distributed training ng mga machine learning model. Ang distributed na pagsasanay ay isang mahalagang hakbang sa machine learning, dahil binibigyang-daan nito ang pagsasanay ng mga malalaking modelo sa malalaking dataset, na nagreresulta sa pinahusay na katumpakan at mas mabilis
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Karagdagang mga hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ipinamahagi ang pagsasanay sa cloud, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng configuration file sa Cloud Machine Learning Engine?
Ang configuration file sa Cloud Machine Learning Engine ay nagsisilbi ng isang mahalagang layunin sa konteksto ng distributed na pagsasanay sa cloud. Ang file na ito, madalas na tinutukoy bilang ang file ng configuration ng trabaho, ay nagbibigay-daan sa mga user na tumukoy ng iba't ibang parameter at setting na namamahala sa gawi ng kanilang trabaho sa pagsasanay sa machine learning. Sa pamamagitan ng paggamit ng configuration file na ito, ang mga user