É recomendado veicular previsões com modelos exportados no TensorFlowServing ou no serviço de previsão do Cloud Machine Learning Engine com escalonamento automático?
Quando se trata de fornecer previsões com modelos exportados, tanto o TensorFlowServing quanto o serviço de previsão do Cloud Machine Learning Engine oferecem opções valiosas. No entanto, a escolha entre os dois depende de vários factores, incluindo os requisitos específicos da aplicação, necessidades de escalabilidade e restrições de recursos. Vamos então explorar as recomendações para servir previsões usando esses serviços,
Como você pode chamar previsões usando uma linha de amostra de dados em um modelo scikit-learn implantado no Cloud ML Engine?
Para chamar previsões usando uma linha de amostra de dados em um modelo scikit-learn implantado no Cloud ML Engine, você precisa seguir uma série de etapas. Primeiro, certifique-se de ter um modelo scikit-learn treinado que esteja pronto para ser implantado. Scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina popular em Python que fornece vários algoritmos para
Quais são as etapas envolvidas no uso do serviço de previsão do Google Cloud Machine Learning Engine?
O processo de uso do serviço de previsão do Google Cloud Machine Learning Engine envolve várias etapas que permitem aos usuários implantar e utilizar modelos de aprendizado de máquina para fazer previsões em escala. Este serviço, que faz parte da plataforma Google Cloud AI, oferece uma solução sem servidor para executar previsões em modelos treinados, permitindo que os usuários se concentrem em