¿Se recomienda ofrecer predicciones con modelos exportados en TensorFlowServing o en el servicio de predicción de Cloud Machine Learning Engine con escalado automático?
Cuando se trata de ofrecer predicciones con modelos exportados, tanto TensorFlowServing como el servicio de predicción de Cloud Machine Learning Engine ofrecen opciones valiosas. Sin embargo, la elección entre los dos depende de varios factores, incluidos los requisitos específicos de la aplicación, las necesidades de escalabilidad y las limitaciones de recursos. Luego, exploremos las recomendaciones para ofrecer predicciones utilizando estos servicios.
¿Cómo puede llamar a las predicciones usando una fila de datos de muestra en un modelo de scikit-learn implementado en Cloud ML Engine?
Para llamar a las predicciones con una fila de datos de muestra en un modelo de scikit-learn implementado en Cloud ML Engine, debe seguir una serie de pasos. Primero, asegúrese de tener un modelo de scikit-learn capacitado que esté listo para implementarse. Scikit-learn es una popular biblioteca de aprendizaje automático en Python que proporciona varios algoritmos para
¿Cuáles son los pasos necesarios para usar el servicio de predicción de Google Cloud Machine Learning Engine?
El proceso de uso del servicio de predicción de Google Cloud Machine Learning Engine implica varios pasos que permiten a los usuarios implementar y utilizar modelos de aprendizaje automático para hacer predicciones a escala. Este servicio, que forma parte de la plataforma Google Cloud AI, ofrece una solución sin servidor para ejecutar predicciones en modelos entrenados, lo que permite a los usuarios concentrarse en