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
Est-il recommandé de diffuser des prédictions avec des modèles exportés sur le service de prédiction TensorFlowServing ou Cloud Machine Learning Engine avec mise à l'échelle automatique ?
Lorsqu'il s'agit de fournir des prédictions avec des modèles exportés, TensorFlowServing et le service de prédiction de Cloud Machine Learning Engine offrent des options précieuses. Cependant, le choix entre les deux dépend de divers facteurs, notamment des exigences spécifiques de l'application, des besoins d'évolutivité et des contraintes de ressources. Explorons ensuite les recommandations pour servir des prédictions à l'aide de ces services,
La création d'une version dans Cloud Machine Learning Engine nécessite-t-elle de spécifier la source d'un modèle exporté ?
Lorsqu'on utilise Cloud Machine Learning Engine, il est en effet vrai que la création d'une version nécessite de spécifier une source d'un modèle exporté. Cette exigence est essentielle au bon fonctionnement du Cloud Machine Learning Engine et garantit que le système peut utiliser efficacement les modèles formés pour les tâches de prédiction. Discutons d'une explication détaillée
Quelles sont les étapes à suivre pour utiliser Cloud Machine Learning Engine pour la formation distribuée ?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) est un outil puissant qui permet aux utilisateurs de tirer parti de l'évolutivité et de la flexibilité du cloud pour effectuer une formation distribuée de modèles d'apprentissage automatique. La formation distribuée est une étape cruciale de l'apprentissage automatique, car elle permet la formation de modèles à grande échelle sur des ensembles de données massifs, ce qui se traduit par une précision améliorée et une rapidité accrue.
À quoi sert le fichier de configuration dans Cloud Machine Learning Engine ?
Le fichier de configuration dans Cloud Machine Learning Engine joue un rôle crucial dans le contexte de la formation distribuée dans le cloud. Ce fichier, souvent appelé fichier de configuration de tâche, permet aux utilisateurs de spécifier divers paramètres et réglages qui régissent le comportement de leur tâche de formation en apprentissage automatique. En exploitant ce fichier de configuration, les utilisateurs