자동 확장을 통해 TensorFlowServing 또는 Cloud Machine Learning Engine의 예측 서비스에서 내보낸 모델로 예측을 제공하는 것이 권장됩니까?
토요일, 11 11 월 2023
by 헤마 구나세카란
내보낸 모델을 사용하여 예측을 제공하는 경우 TensorFlowServing과 Cloud Machine Learning Engine의 예측 서비스는 모두 유용한 옵션을 제공합니다. 그러나 둘 사이의 선택은 애플리케이션의 특정 요구 사항, 확장성 요구 사항, 리소스 제약 조건을 비롯한 다양한 요소에 따라 달라집니다. 그런 다음 이러한 서비스를 사용하여 예측을 제공하기 위한 권장 사항을 살펴보겠습니다.
Cloud ML Engine에 배포된 scikit-learn 모델의 샘플 데이터 행을 사용하여 어떻게 예측을 호출할 수 있나요?
수요일 02 8월 2023
by EITCA 아카데미
Cloud ML Engine에 배포된 scikit-learn 모델의 샘플 데이터 행을 사용하여 예측을 호출하려면 일련의 단계를 따라야 합니다. 먼저 배포할 준비가 된 학습된 scikit-learn 모델이 있는지 확인합니다. Scikit-learn은 Python에서 널리 사용되는 기계 학습 라이브러리로 다양한 알고리즘을 제공합니다.
Google Cloud Machine Learning Engine의 예측 서비스를 사용하는 과정에는 사용자가 대규모 예측을 위해 기계 학습 모델을 배포하고 활용할 수 있도록 하는 여러 단계가 포함됩니다. Google Cloud AI 플랫폼의 일부인 이 서비스는 훈련된 모델에서 예측을 실행하기 위한 서버리스 솔루션을 제공하여 사용자가