CMLE를 사용할 때 버전을 생성하려면 내보낸 모델의 소스를 지정해야 합니까?
CMLE(Cloud Machine Learning Engine)을 사용하여 버전을 생성하는 경우 내보낸 모델의 소스를 지정해야 합니다. 이 요구 사항은 여러 가지 이유로 중요하며, 이에 대해서는 이 답변에서 자세히 설명하겠습니다. 먼저 "내보낸 모델"이 무엇을 의미하는지 이해해 봅시다. CMLE의 맥락에서 내보낸 모델
CMLE는 Google Cloud 스토리지 데이터에서 읽고 추론을 위해 지정된 학습 모델을 사용할 수 있나요?
실제로 그럴 수 있습니다. Google Cloud Machine Learning에는 Cloud Machine Learning Engine(CMLE)이라는 기능이 있습니다. CMLE는 클라우드에서 기계 학습 모델을 교육하고 배포하기 위한 강력하고 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 클라우드 스토리지에서 데이터를 읽고 추론을 위해 훈련된 모델을 활용할 수 있습니다. 때에 온다
자동 확장을 통해 TensorFlowServing 또는 Cloud Machine Learning Engine의 예측 서비스에서 내보낸 모델로 예측을 제공하는 것이 권장됩니까?
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 Machine Learning Engine에서 버전을 만들려면 내보낸 모델의 소스를 지정해야 하나요?
Cloud Machine Learning Engine을 사용할 때 버전을 만들려면 내보낸 모델의 소스를 지정해야 한다는 것은 사실입니다. 이 요구 사항은 Cloud Machine Learning Engine이 제대로 작동하는 데 필수적이며 시스템이 예측 작업을 위해 훈련된 모델을 효과적으로 활용할 수 있도록 보장합니다. 자세한 설명을 해보자
분산 학습을 위해 Cloud Machine Learning Engine을 사용하는 것과 관련된 단계는 무엇입니까?
CMLE(Cloud Machine Learning Engine)는 사용자가 클라우드의 확장성과 유연성을 활용하여 기계 학습 모델의 분산 교육을 수행할 수 있는 강력한 도구입니다. 분산 교육은 기계 학습에서 중요한 단계입니다. 대규모 데이터 세트에서 대규모 모델을 교육할 수 있으므로 정확도가 향상되고 더 빨라집니다.
Cloud Machine Learning Engine에서 구성 파일의 용도는 무엇인가요?
Cloud Machine Learning Engine의 구성 파일은 클라우드의 분산 교육 맥락에서 중요한 역할을 합니다. 작업 구성 파일이라고도 하는 이 파일을 통해 사용자는 기계 학습 교육 작업의 동작을 제어하는 다양한 매개 변수와 설정을 지정할 수 있습니다. 이 구성 파일을 활용하여 사용자는