டென்சர்ஃப்ளோ சர்விங் அல்லது கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜினின் முன்கணிப்புச் சேவையில் தானியங்கு அளவிடுதல் மூலம் ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாடல்களுடன் கணிப்புகளை வழங்க பரிந்துரைக்கப்படுகிறதா?
ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாடல்களுடன் கணிப்புகளை வழங்கும்போது, TensorFlowServing மற்றும் Cloud Machine Learning Engine இன் கணிப்பு சேவை இரண்டும் மதிப்புமிக்க விருப்பங்களை வழங்குகின்றன. இருப்பினும், இரண்டிற்கும் இடையேயான தேர்வு, பயன்பாட்டின் குறிப்பிட்ட தேவைகள், அளவிடுதல் தேவைகள் மற்றும் வளக் கட்டுப்பாடுகள் உள்ளிட்ட பல்வேறு காரணிகளைப் பொறுத்தது. இந்தச் சேவைகளைப் பயன்படுத்தி கணிப்புகளை வழங்குவதற்கான பரிந்துரைகளை ஆராய்வோம்,
கிளவுட் எம்எல் எஞ்சினில் பயன்படுத்தப்பட்ட ஸ்கிகிட்-லேர்ன் மாடலில் உள்ள தரவின் மாதிரி வரிசையைப் பயன்படுத்தி கணிப்புகளை எப்படி அழைக்கலாம்?
கிளவுட் எம்எல் எஞ்சினில் பயன்படுத்தப்பட்ட ஸ்கிகிட்-லேர்ன் மாடலில் மாதிரி வரிசை தரவுகளைப் பயன்படுத்தி கணிப்புகளை அழைக்க, நீங்கள் தொடர்ச்சியான படிகளைப் பின்பற்ற வேண்டும். முதலில், பயிற்சியளிக்கப்பட்ட ஸ்கிகிட்-லேர்ன் மாதிரியை நீங்கள் பயன்படுத்தத் தயாராக உள்ளீர்கள் என்பதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள். Scikit-learn என்பது பைத்தானில் உள்ள பிரபலமான இயந்திர கற்றல் நூலகமாகும், இது பல்வேறு வழிமுறைகளை வழங்குகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், அளவில் ஸ்கிக்கிட்-கற்றல் மாதிரிகள், தேர்வு ஆய்வு
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜினின் கணிப்புச் சேவையைப் பயன்படுத்துவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜினின் கணிப்பு சேவையைப் பயன்படுத்தும் செயல்முறையானது, கணிப்புகளை அளவீடு செய்ய, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை பயன்படுத்துவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் பயனர்களுக்கு உதவும் பல படிகளை உள்ளடக்கியது. கூகுள் கிளவுட் AI இயங்குதளத்தின் ஒரு பகுதியாக இருக்கும் இந்தச் சேவையானது, பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாடல்களில் கணிப்புகளை இயக்குவதற்கான சர்வர்லெஸ் தீர்வை வழங்குகிறது, பயனர்கள் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது.