CMLEని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, ఒక సంస్కరణను రూపొందించడానికి ఎగుమతి చేసిన మోడల్ యొక్క మూలాన్ని పేర్కొనడం అవసరమా?
సంస్కరణను రూపొందించడానికి CMLE (క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్)ని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, ఎగుమతి చేసిన మోడల్ యొక్క మూలాన్ని పేర్కొనడం అవసరం. ఈ అవసరం అనేక కారణాల వల్ల ముఖ్యమైనది, ఇది ఈ సమాధానంలో వివరంగా వివరించబడుతుంది. ముందుగా, "ఎగుమతి చేసిన మోడల్" అంటే ఏమిటో అర్థం చేసుకుందాం. CMLE సందర్భంలో, ఎగుమతి చేయబడిన మోడల్
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, GCP BigQuery మరియు ఓపెన్ డేటాసెట్లు
CMLE Google క్లౌడ్ నిల్వ డేటా నుండి చదవగలదా మరియు అనుమితి కోసం నిర్దిష్ట శిక్షణ పొందిన మోడల్ని ఉపయోగించగలదా?
నిజానికి, అది చేయవచ్చు. గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ (CMLE) అనే ఫీచర్ ఉంది. CMLE క్లౌడ్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను శిక్షణ మరియు అమలు చేయడానికి శక్తివంతమైన మరియు స్కేలబుల్ ప్లాట్ఫారమ్ను అందిస్తుంది. క్లౌడ్ స్టోరేజ్ నుండి డేటాను చదవడానికి మరియు అనుమితి కోసం శిక్షణ పొందిన మోడల్ను ఉపయోగించుకోవడానికి ఇది వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. విషయానికి వస్తే
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, GCP BigQuery మరియు ఓపెన్ డేటాసెట్లు
TensorFlowServing లేదా క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ యొక్క ప్రిడిక్షన్ సర్వీస్లో ఆటోమేటిక్ స్కేలింగ్తో ఎగుమతి చేసిన మోడల్లతో ప్రిడిక్షన్లను అందించడం సిఫార్సు చేయబడుతుందా?
ఎగుమతి చేయబడిన మోడల్లతో అంచనాలను అందించడం విషయానికి వస్తే, TensorFlowServing మరియు క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ యొక్క ప్రిడిక్షన్ సర్వీస్ రెండూ విలువైన ఎంపికలను అందిస్తాయి. ఏదేమైనా, రెండింటి మధ్య ఎంపిక అప్లికేషన్ యొక్క నిర్దిష్ట అవసరాలు, స్కేలబిలిటీ అవసరాలు మరియు వనరుల పరిమితులతో సహా వివిధ అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ సేవలను ఉపయోగించి అంచనాలను అందించడానికి సిఫార్సులను అన్వేషిద్దాం,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో నైపుణ్యం, టెన్సర్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు - చరిత్ర మరియు హార్డ్వేర్
క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్లో వెర్షన్ను రూపొందించడానికి ఎగుమతి చేసిన మోడల్ యొక్క మూలాన్ని పేర్కొనడం అవసరమా?
క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, సంస్కరణను రూపొందించడానికి ఎగుమతి చేసిన మోడల్కు మూలాన్ని పేర్కొనడం నిజంగా నిజం. క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ యొక్క సరైన పనితీరుకు ఈ అవసరం చాలా అవసరం మరియు ప్రిడిక్షన్ టాస్క్ల కోసం శిక్షణ పొందిన మోడల్లను సిస్టమ్ సమర్థవంతంగా ఉపయోగించగలదని నిర్ధారిస్తుంది. వివరణాత్మక వివరణను చర్చిద్దాం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో నైపుణ్యం, టెన్సర్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు - చరిత్ర మరియు హార్డ్వేర్
పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణ కోసం క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ని ఉపయోగించడంలో ఏ దశలు ఉన్నాయి?
క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ (CMLE) అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల పంపిణీ శిక్షణను నిర్వహించడానికి క్లౌడ్ యొక్క స్కేలబిలిటీ మరియు ఫ్లెక్సిబిలిటీని ఉపయోగించుకోవడానికి వినియోగదారులను అనుమతించే శక్తివంతమైన సాధనం. పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్లో కీలకమైన దశ, ఎందుకంటే ఇది భారీ డేటాసెట్లపై పెద్ద-స్థాయి నమూనాల శిక్షణను అనుమతిస్తుంది, ఫలితంగా మెరుగైన ఖచ్చితత్వం మరియు వేగవంతమైనది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, క్లౌడ్లో పంపిణీ శిక్షణ, పరీక్ష సమీక్ష
క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్లోని కాన్ఫిగరేషన్ ఫైల్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్లోని కాన్ఫిగరేషన్ ఫైల్ క్లౌడ్లో పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణ సందర్భంలో కీలకమైన ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది. ఈ ఫైల్, తరచుగా జాబ్ కాన్ఫిగరేషన్ ఫైల్గా సూచించబడుతుంది, వినియోగదారులు వారి మెషీన్ లెర్నింగ్ ట్రైనింగ్ జాబ్ యొక్క ప్రవర్తనను నియంత్రించే వివిధ పారామితులు మరియు సెట్టింగ్లను పేర్కొనడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ కాన్ఫిగరేషన్ ఫైల్ను ప్రభావితం చేయడం ద్వారా, వినియోగదారులు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, క్లౌడ్లో పంపిణీ శిక్షణ, పరీక్ష సమీక్ష