O CMLE pode ler dados de armazenamento do Google Cloud e usar um modelo treinado específico para inferência?
Na verdade, pode. No Google Cloud Machine Learning, existe um recurso chamado Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE fornece uma plataforma poderosa e escalonável para treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina na nuvem. Ele permite que os usuários leiam dados do armazenamento em nuvem e utilizem um modelo treinado para inferência.
Quando se trata de leitura de dados de armazenamento em nuvem, CMLE oferece integração perfeita com várias opções de armazenamento, incluindo Google Cloud Storage. Os usuários podem armazenar seus dados de treinamento, bem como quaisquer outros arquivos relevantes, em depósitos de armazenamento em nuvem. O CMLE pode então acessar esses intervalos e ler os dados durante o processo de treinamento. Isto permite um gerenciamento de dados eficiente e conveniente, bem como a capacidade de aproveitar grandes conjuntos de dados que podem exceder a capacidade de armazenamento local.
Em termos de uso de um modelo treinado, o CMLE permite que os usuários especifiquem um modelo treinado armazenado no armazenamento em nuvem para tarefas de previsão. Depois que um modelo for treinado e salvo no armazenamento em nuvem, ele poderá ser facilmente acessado e utilizado pelo CMLE para fazer previsões sobre novos dados. Isto é particularmente útil quando há necessidade de implantar um modelo treinado e fazer previsões em tempo real em um ambiente de produção.
Para ilustrar esse conceito, considere um cenário em que um modelo de aprendizado de máquina foi treinado para classificar imagens. O modelo treinado é armazenado em um bucket de armazenamento em nuvem. Com o CMLE, os usuários podem especificar a localização do modelo treinado no armazenamento em nuvem e implantá-lo como um endpoint. Este endpoint pode então ser usado para enviar novas imagens para classificação. O CMLE lerá o modelo treinado do armazenamento em nuvem, realizará os cálculos necessários e fornecerá previsões com base nas imagens de entrada.
De fato, o CMLE tem a capacidade de ler dados do armazenamento em nuvem e especificar um modelo treinado para inferência. Esse recurso permite o gerenciamento eficiente de dados e a implantação de modelos treinados em aplicações do mundo real.
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