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,
Comment pouvez-vous appeler des prédictions à l'aide d'un exemple de ligne de données sur un modèle scikit-learn déployé sur Cloud ML Engine ?
Pour appeler des prédictions à l'aide d'un exemple de ligne de données sur un modèle scikit-learn déployé sur Cloud ML Engine, vous devez suivre une série d'étapes. Tout d’abord, assurez-vous que vous disposez d’un modèle scikit-learn formé et prêt à être déployé. Scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique populaire en Python qui fournit divers algorithmes pour
Quelles sont les étapes à suivre pour utiliser le service de prédiction de Google Cloud Machine Learning Engine ?
Le processus d'utilisation du service de prédiction de Google Cloud Machine Learning Engine implique plusieurs étapes qui permettent aux utilisateurs de déployer et d'utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour effectuer des prédictions à grande échelle. Ce service, qui fait partie de la plateforme Google Cloud AI, offre une solution sans serveur pour exécuter des prédictions sur des modèles entraînés, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur