के गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन (CMLE) ले मोडेलको प्रशिक्षण समाप्त भएपछि स्वचालित स्रोत अधिग्रहण र कन्फिगरेसन र ह्यान्डल रिसोर्स शटडाउन प्रस्ताव गर्दछ?
क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन (CMLE) गुगल क्लाउड प्लेटफर्म (GCP) द्वारा वितरण गरिएको र समानान्तर रूपमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई प्रशिक्षण दिन प्रदान गरिएको शक्तिशाली उपकरण हो। यद्यपि, यसले स्वचालित स्रोत अधिग्रहण र कन्फिगरेसन प्रस्ताव गर्दैन, न त यो मोडेलको प्रशिक्षण समाप्त भएपछि संसाधन बन्द ह्यान्डल गर्दछ। यस जवाफमा, हामी गर्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, GCP BigQuery र खुला डाटासेटहरू
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