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
ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਵਿਕਲਪ ਕੀ ਹਨ?
ਜਦੋਂ ਇਹ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਵਿਕਲਪ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਕਲਪ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਦੇ ਆਪਣੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨਾਲ।
TensorFlow ਵਿੱਚ "export_savedmodel" ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ?
TensorFlow ਵਿੱਚ "export_savedmodel" ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ TensorFlow ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਜਿਸਨੂੰ SavedModel ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। SavedModel ਫਾਰਮੈਟ ਹੈ
ਅਸੀਂ TensorFlow ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
TensorFlow ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। TensorFlow ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ
ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਲਈ Google ਦੇ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਦਾ ਕੀ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ?
ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ Google ਦੇ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ