ایا یو څوک کولی شي د CMLE ماډل پلي کولو لپاره د ترتیب کولو فایل وکاروي کله چې د توزیع شوي ML ماډل ټریننګ کاروي ترڅو دا تعریف کړي چې څومره ماشینونه به په روزنه کې وکارول شي؟
کله چې د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د توزیع شوي ماشین زده کړې (ML) ماډل روزنه وکاروئ ، تاسو واقعیا کولی شئ د CMLE (Cloud Machine Learning Engine) ماډل پلي کولو لپاره د تنظیم کولو فایل وکاروئ ترڅو په روزنه کې کارول شوي ماشینونو شمیر تعریف کړئ. په هرصورت، دا ممکنه نه ده چې په مستقیم ډول د ماشینونو ډول تعریف کړئ چې کارول کیږي. په
ولې تاسو به په ځایی توګه د روزنې چلولو پرځای د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې دودیز کانټینرونه وکاروئ؟
کله چې دا د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د روزنې ماډلونو ته راځي ، دوه اصلي اختیارونه شتون لري: په ځایی توګه د روزنې چلول یا د دودیز کانټینرونو کارول. پداسې حال کې چې دواړه طریقې خپلې وړتیاوې لري، ډیری دلیلونه شتون لري چې تاسو کولی شئ په ځایی توګه د روزنې چلولو پرځای د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې دودیز کانټینرونه وکاروئ. 1. اندازه کول:
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, په کلاوډ AI پلیټ فارم کې د دودیز کانټینرونو سره د روزنې ماډلونه, د ازموینې بیاکتنه
د خپل کانټینر عکس جوړولو په وخت کې تاسو کوم اضافي فعالیت نصبولو ته اړتیا لرئ؟
کله چې د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د دودیز کانټینرونو سره د روزنې ماډلونو لپاره خپل کانټینر عکس رامینځته کړئ ، نو ډیری اضافي فعالیتونه شتون لري چې تاسو یې نصبولو ته اړتیا لرئ. دا فعالیتونه د قوي او موثر کانټینر عکس رامینځته کولو لپاره اړین دي چې کولی شي په مؤثره توګه د ماشین زده کړې ماډلونه وروزي. 1. د ماشین زده کړې چوکاټ: لومړی ګام دی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, په کلاوډ AI پلیټ فارم کې د دودیز کانټینرونو سره د روزنې ماډلونه, د ازموینې بیاکتنه
د کتابتون نسخو په شرایطو کې د دودیز کانټینرونو کارولو ګټه څه ده؟
دودیز کانټینرونه ډیری ګټې چمتو کوي کله چې د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم سره د روزنې ماډلونو په شرایطو کې د کتابتون نسخو ته راځي. دودیز کانټینر کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د سافټویر چاپیریال بشپړ کنټرول ولري، په شمول د ځانګړي کتابتون نسخې چې کارول کیږي. دا په ځانګړي ډول ګټور کیدی شي کله چې د AI چوکاټونو او کتابتونونو سره کار کوي چې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, په کلاوډ AI پلیټ فارم کې د دودیز کانټینرونو سره د روزنې ماډلونه, د ازموینې بیاکتنه
ګمرکي کانټینرونه څنګه کولی شي د ماشین زده کړې کې ستاسو د کاري فلو راتلونکي ثبوت کړي؟
ګمرکي کانټینرونه کولی شي د ماشین زده کړې کې د راتلونکي پروف کولو کاري فلو کې مهم رول ولوبوي ، په ځانګړي توګه د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د روزنې ماډلونو شرایطو کې. د دودیز کانټینرونو په کارولو سره ، پراختیا کونکي او د ډیټا ساینس پوهان ډیر انعطاف ، کنټرول او توزیع ترلاسه کوي ، ډاډ ترلاسه کوي چې د دوی کاري جریان په ساحه کې د اړتیاو او پرمختګونو سره د تطبیق وړ پاتې کیږي. یو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, په کلاوډ AI پلیټ فارم کې د دودیز کانټینرونو سره د روزنې ماډلونه, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړې چلولو لپاره د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د دودیز کانټینرونو کارولو ګټې څه دي؟
دودیز کانټینرونه ډیری ګټې وړاندې کوي کله چې د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د ماشین زده کړې ماډلونه چلوي. په دې ګټو کې د انعطاف زیاتول، د تولید ښه والی، د توزیع کولو وړتیا، ساده ځای پرځای کول، او په چاپیریال باندې ښه کنټرول شامل دي. د ګمرکي کانټینرونو کارولو یوه له مهمو ګټو څخه د دوی وړاندیز شوي انعطاف زیاتوالی دی. د دودیز کانټینرونو سره، کاروونکي د دې لپاره آزادي لري
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, په کلاوډ AI پلیټ فارم کې د دودیز کانټینرونو سره د روزنې ماډلونه, د ازموینې بیاکتنه