ਕੀ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ TensorFlowServing ਜਾਂ Cloud Machine Learning Engine ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਸੇਵਾ 'ਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ TensorFlowServing ਅਤੇ Cloud Machine Learning Engine ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਸੇਵਾ ਦੋਵੇਂ ਕੀਮਤੀ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦੋਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ, ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਲੋੜਾਂ, ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਆਓ ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਲਈ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ,
ਤੁਸੀਂ ਕਲਾਉਡ ML ਇੰਜਣ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਨਮੂਨਾ ਕਤਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਕਲਾਉਡ ML ਇੰਜਣ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਕਤਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਸਿੱਖਿਅਤ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ। ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੇਵਾ, ਜੋ ਕਿ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਸਿਖਿਅਤ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫੋਕਸ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ