TensorFlowServing বা ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনের ভবিষ্যদ্বাণী পরিষেবা স্বয়ংক্রিয় স্কেলিং সহ রপ্তানি করা মডেলগুলির সাথে ভবিষ্যদ্বাণী পরিবেশন করার সুপারিশ করা হয়?
রপ্তানিকৃত মডেলগুলির সাথে ভবিষ্যদ্বাণী পরিবেশনের ক্ষেত্রে, TensorFlowServing এবং Cloud Machine Learning Engine-এর ভবিষ্যদ্বাণী পরিষেবা উভয়ই মূল্যবান বিকল্পগুলি অফার করে৷ যাইহোক, উভয়ের মধ্যে পছন্দটি বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে, যার মধ্যে রয়েছে অ্যাপ্লিকেশনের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা, মাপযোগ্যতার চাহিদা এবং সম্পদের সীমাবদ্ধতা। আসুন তাহলে এই পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী পরিবেশনের জন্য সুপারিশগুলি অন্বেষণ করি,
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ে দক্ষতা, টেনসর প্রসেসিং ইউনিট - ইতিহাস এবং হার্ডওয়্যার
ক্লাউড এমএল ইঞ্জিনে একটি স্থাপন করা স্কিট-লার্ন মডেলে ডেটার নমুনা সারি ব্যবহার করে আপনি কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন?
ক্লাউড এমএল ইঞ্জিনে একটি স্থাপন করা স্কিট-লার্ন মডেলে ডেটার নমুনা সারি ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী কল করতে, আপনাকে কয়েকটি ধাপ অনুসরণ করতে হবে। প্রথমত, নিশ্চিত করুন যে আপনার কাছে একটি প্রশিক্ষিত স্কিট-লার্ন মডেল রয়েছে যা স্থাপনের জন্য প্রস্তুত। স্কিট-লার্ন হল পাইথনের একটি জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি যা বিভিন্ন অ্যালগরিদম প্রদান করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, স্কেল-স্কেল মডেলগুলি স্কেল, পরীক্ষার পর্যালোচনা
Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনের ভবিষ্যদ্বাণী পরিষেবা ব্যবহার করার সাথে জড়িত পদক্ষেপগুলি কী কী?
Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনের ভবিষ্যদ্বাণী পরিষেবা ব্যবহার করার প্রক্রিয়ার মধ্যে বেশ কয়েকটি পদক্ষেপ জড়িত যা ব্যবহারকারীদের স্কেলে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপন এবং ব্যবহার করতে সক্ষম করে। এই পরিষেবাটি, যা Google ক্লাউড AI প্ল্যাটফর্মের অংশ, প্রশিক্ষিত মডেলগুলিতে ভবিষ্যদ্বাণী চালানোর জন্য একটি সার্ভারহীন সমাধান অফার করে, ব্যবহারকারীদের ফোকাস করার অনুমতি দেয়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম পদক্ষেপ, স্কেলহীন সার্ভারলেস পূর্বাভাস, পরীক্ষার পর্যালোচনা