TensorFlowServing သို့မဟုတ် Cloud Machine Learning Engine ၏ ခန့်မှန်းမှုဝန်ဆောင်မှုတွင် အလိုအလျောက် အတိုင်းအတာဖြင့် တင်ပို့ထားသော မော်ဒယ်များဖြင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးရန် အကြံပြုလိုပါသလား။
တင်ပို့ထားသော မော်ဒယ်များဖြင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးသည့်အခါ၊ TensorFlowServing နှင့် Cloud Machine Learning Engine ၏ ခန့်မှန်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုသည် အဖိုးတန်ရွေးချယ်စရာများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ သို့သော်၊ ၎င်းတို့နှစ်ခုကြားရွေးချယ်မှုသည် လျှောက်လွှာ၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များ၊ အတိုင်းအတာလိုအပ်ချက်များနှင့် အရင်းအမြစ်ကန့်သတ်ချက်များအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောအချက်များပေါ်တွင် မူတည်သည်။ ထို့နောက် ဤဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးရန်အတွက် အကြံပြုချက်များကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Tensor Processing Units - မှတ်တမ်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ
Cloud ML Engine တွင် ဖြန့်ကျက်ထားသော scikit-learn model တစ်ခုရှိ ဒေတာနမူနာအတန်းကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းချက်များကို မည်သို့ခေါ်ဆိုနိုင်သနည်း။
Cloud ML Engine တွင် ဖြန့်ကျက်ထားသော scikit-learn model တစ်ခုရှိ ဒေတာနမူနာအတန်းကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ခေါ်ဆိုရန်အတွက် အဆင့်များစွာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဦးစွာ၊ သင့်တွင် လက်တွေ့အသုံးချရန် အဆင်သင့်ဖြစ်သော လေ့ကျင့်ထားသော scikit-learn model တစ်ခုရှိရန် သေချာပါစေ။ Scikit-learn သည် အမျိုးမျိုးသော algorithms များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Python ရှိ နာမည်ကြီး စက်သင်ယူမှု စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, စကေးမှာ Scikit- လေ့လာသင်ယူမော်ဒယ်များ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Cloud Machine Learning Engine ၏ ခန့်မှန်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို အသုံးပြုခြင်းတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
Google Cloud Machine Learning Engine ၏ ဟောကိန်းထုတ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို အသုံးပြုခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အသုံးပြုသူများအား ခန့်မှန်းချက်ပြုလုပ်ရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုရန်နှင့် အသုံးပြုရန် အဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ Google Cloud AI ပလပ်ဖောင်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည့် ဤဝန်ဆောင်မှုသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ဆာဗာမဲ့ဖြေရှင်းချက်ကို ပေးဆောင်ထားပြီး သုံးစွဲသူများကို အာရုံစိုက်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်