Le moteur d'apprentissage automatique Google Cloud (CMLE) propose-t-il une acquisition et une configuration automatiques des ressources et gère-t-il l'arrêt des ressources une fois la formation du modèle terminée ?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) est un outil puissant fourni par Google Cloud Platform (GCP) pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique de manière distribuée et parallèle. Cependant, il n'offre pas d'acquisition et de configuration automatiques des ressources, et ne gère pas non plus l'arrêt des ressources une fois la formation du modèle terminée. Dans cette réponse, nous allons
Lors de l'utilisation de CMLE, la création d'une version nécessite-t-elle de spécifier la source d'un modèle exporté ?
Lors de l'utilisation de CMLE (Cloud Machine Learning Engine) pour créer une version, il est nécessaire de spécifier une source d'un modèle exporté. Cette exigence est importante pour plusieurs raisons, qui seront expliquées en détail dans cette réponse. Tout d’abord, comprenons ce que l’on entend par « modèle exporté ». Dans le cadre du CMLE, un modèle exporté
CMLE peut-il lire les données de stockage Google Cloud et utiliser un modèle entraîné spécifié pour l'inférence ?
En effet, c’est possible. Dans Google Cloud Machine Learning, il existe une fonctionnalité appelée Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE fournit une plateforme puissante et évolutive pour la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans le cloud. Il permet aux utilisateurs de lire les données du stockage Cloud et d'utiliser un modèle entraîné pour l'inférence. Quand cela vient à