Apakah disarankan untuk menyajikan prediksi dengan model yang diekspor pada layanan prediksi TensorFlowServing atau Cloud Machine Learning Engine dengan penskalaan otomatis?
Dalam hal menyajikan prediksi dengan model yang diekspor, layanan prediksi TensorFlowServing dan Cloud Machine Learning Engine menawarkan opsi yang berharga. Namun, pilihan di antara keduanya bergantung pada berbagai faktor, termasuk persyaratan spesifik aplikasi, kebutuhan skalabilitas, dan kendala sumber daya. Mari kita jelajahi rekomendasi untuk menyajikan prediksi menggunakan layanan ini,
Bagaimana cara memanggil prediksi menggunakan contoh baris data pada model scikit-learn yang di-deploy di Cloud ML Engine?
Untuk memanggil prediksi menggunakan baris sampel data pada model scikit-learn yang di-deploy di Cloud ML Engine, Anda harus mengikuti serangkaian langkah. Pertama, pastikan Anda memiliki model scikit-learn terlatih yang siap diterapkan. Scikit-learn adalah pustaka pembelajaran mesin populer di Python yang menyediakan berbagai algoritme untuk
Apa saja langkah-langkah yang terlibat dalam menggunakan layanan prediksi Google Cloud Machine Learning Engine?
Proses penggunaan layanan prediksi Google Cloud Machine Learning Engine melibatkan beberapa langkah yang memungkinkan pengguna menerapkan dan memanfaatkan model pembelajaran mesin untuk membuat prediksi dalam skala besar. Layanan ini, yang merupakan bagian dari platform Google Cloud AI, menawarkan solusi tanpa server untuk menjalankan prediksi pada model terlatih, memungkinkan pengguna untuk fokus pada