CMLE प्रयोग गर्दा, संस्करण सिर्जना गर्दा निर्यात गरिएको मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गर्न आवश्यक छ?
संस्करण सिर्जना गर्न CMLE (क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन) प्रयोग गर्दा, निर्यात गरिएको मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गर्न आवश्यक छ। यो आवश्यकता धेरै कारणहरूको लागि महत्त्वपूर्ण छ, जसलाई यस उत्तरमा विस्तृत रूपमा व्याख्या गरिनेछ। पहिले, "निर्यात मोडेल" को अर्थ के हो बुझौं। CMLE को सन्दर्भमा, एक निर्यात मोडेल
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, GCP BigQuery र खुला डाटासेटहरू
के CMLE ले गुगल क्लाउड भण्डारण डाटाबाट पढ्न र अनुमानका लागि निर्दिष्ट प्रशिक्षित मोडेल प्रयोग गर्न सक्छ?
वास्तवमा, यो सक्छ। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङमा, क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन (CMLE) नामक सुविधा छ। CMLE ले क्लाउडमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरू तालिम र प्रयोग गर्नको लागि शक्तिशाली र स्केलेबल प्लेटफर्म प्रदान गर्दछ। यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई क्लाउड भण्डारणबाट डाटा पढ्न र अनुमानको लागि प्रशिक्षित मोडेल प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ। जब यो आउँछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, GCP BigQuery र खुला डाटासेटहरू
TensorFlowServing वा क्लाउड मेशिन लर्निङ इन्जिनको भविष्यवाणी सेवा स्वचालित स्केलिंगमा निर्यात गरिएका मोडेलहरूसँग भविष्यवाणीहरू सेवा गर्न सिफारिस गरिन्छ?
जब निर्यात गरिएका मोडेलहरूसँग भविष्यवाणीहरू सेवा गर्ने कुरा आउँछ, दुबै TensorFlowServing र Cloud Machine Learning Engine को भविष्यवाणी सेवाले बहुमूल्य विकल्पहरू प्रदान गर्दछ। यद्यपि, दुई बीचको छनोट विभिन्न कारकहरूमा निर्भर गर्दछ, अनुप्रयोगको विशिष्ट आवश्यकताहरू, स्केलेबिलिटी आवश्यकताहरू, र स्रोत अवरोधहरू सहित। त्यसपछि हामी यी सेवाहरू प्रयोग गरेर भविष्यवाणीहरू सेवा गर्नका लागि सिफारिसहरू अन्वेषण गरौं,
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा विशेषज्ञता, टेन्सर प्रशोधन एकाइहरू - इतिहास र हार्डवेयर
क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनमा संस्करण सिर्जना गर्न निर्यात गरिएको मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गर्न आवश्यक छ?
क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन प्रयोग गर्दा, यो वास्तवमा सत्य हो कि संस्करण सिर्जना गर्न निर्यात गरिएको मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गर्न आवश्यक छ। यो आवश्यकता क्लाउड मेशिन लर्निङ इन्जिनको उचित कार्यका लागि आवश्यक छ र प्रणालीले भविष्यवाणी कार्यहरूका लागि प्रशिक्षित मोडेलहरूलाई प्रभावकारी रूपमा प्रयोग गर्न सक्छ भनी सुनिश्चित गर्दछ। विस्तृत व्याख्या छलफल गरौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा विशेषज्ञता, टेन्सर प्रशोधन एकाइहरू - इतिहास र हार्डवेयर
वितरित प्रशिक्षणको लागि क्लाउड मेशिन लर्निङ इन्जिन प्रयोग गर्नमा के-के चरणहरू समावेश छन्?
क्लाउड मेशिन लर्निङ इन्जिन (CMLE) एक शक्तिशाली उपकरण हो जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई क्लाउडको स्केलेबिलिटी र लचिलोपनलाई मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको वितरित प्रशिक्षण प्रदर्शन गर्न अनुमति दिन्छ। वितरित तालिम मेसिन लर्निङमा एउटा महत्त्वपूर्ण चरण हो, किनकि यसले ठूला डाटासेटहरूमा ठूला-ठूला मोडेलहरूको प्रशिक्षणलाई सक्षम बनाउँछ, जसले गर्दा सटीकता र छिटो सुधार हुन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, क्लाउडमा प्रशिक्षण वितरण, परीक्षा समीक्षा
क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनमा कन्फिगरेसन फाइलको उद्देश्य के हो?
क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनमा रहेको कन्फिगरेसन फाइलले क्लाउडमा वितरित प्रशिक्षणको सन्दर्भमा महत्त्वपूर्ण उद्देश्य पूरा गर्छ। यो फाइल, प्राय: काम कन्फिगरेसन फाइल भनेर चिनिन्छ, प्रयोगकर्ताहरूलाई विभिन्न प्यारामिटरहरू र सेटिङहरू निर्दिष्ट गर्न अनुमति दिन्छ जसले तिनीहरूको मेसिन लर्निङ प्रशिक्षण कार्यको व्यवहारलाई नियन्त्रण गर्दछ। यो कन्फिगरेसन फाइल लाभान्वित गरेर, प्रयोगकर्ताहरू
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, क्लाउडमा प्रशिक्षण वितरण, परीक्षा समीक्षा