کله چې CMLE کاروئ، ایا د نسخې رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري؟
کله چې د نسخې رامینځته کولو لپاره CMLE (د کلاوډ ماشین زده کړې انجن) وکاروئ ، نو اړینه ده چې د صادر شوي ماډل سرچینه مشخص کړئ. دا اړتیا د څو دلایلو لپاره مهمه ده، چې په دې ځواب کې به په تفصیل سره تشریح شي. لومړی، راځئ چې پوه شو چې د "صادراتي ماډل" معنی څه ده. د CMLE په شرایطو کې، یو صادر شوی ماډل
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
ایا CMLE کولی شي د ګوګل کلاوډ ذخیره ډیټا څخه لوستل شي او د تحلیل لپاره ټاکل شوي روزل شوي ماډل وکاروئ؟
په حقیقت کې، دا کولی شي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې، د کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) په نوم یو ځانګړتیا شتون لري. CMLE په کلاوډ کې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې او پلي کولو لپاره یو پیاوړی او د توزیع وړ پلیټ فارم چمتو کوي. دا کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د کلاوډ ذخیره څخه ډیټا ولولي او د تحلیل لپاره روزل شوي ماډل وکاروي. کله چې دا راځي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
ایا سپارښتنه کیږي چې د صادر شوي ماډلونو سره وړاندوینې د TensorFlowServing یا Cloud Machine Learning Engine د وړاندوینې خدمت په اتوماتیک اندازه کولو سره وړاندې کړئ؟
کله چې د صادر شوي ماډلونو سره د وړاندوینو خدمت کولو خبره راځي، دواړه TensorFlowServing او Cloud Machine Learning Engine د وړاندوینې خدمت ارزښتناکه اختیارونه وړاندې کوي. په هرصورت، د دواړو ترمنځ انتخاب په مختلفو فکتورونو پورې اړه لري، په شمول د غوښتنلیک ځانګړي اړتیاوې، د توزیع کولو اړتیاوې، او د سرچینو محدودیتونه. راځئ چې بیا د دې خدماتو په کارولو سره د وړاندوینو خدمت کولو لپاره وړاندیزونه وپلټو،
ایا د کلاوډ ماشین زده کړې انجن کې نسخه رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري؟
کله چې د کلاوډ ماشین زده کړې انجن وکاروئ ، دا واقعیا ریښتیا ده چې نسخه رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري. دا اړتیا د کلاوډ ماشین زده کړې انجن سم فعالیت لپاره اړینه ده او ډاډ ترلاسه کوي چې سیسټم کولی شي د وړاندوینې دندو لپاره روزل شوي ماډلونه په مؤثره توګه وکاروي. راځئ چې په تفصیل سره بحث وکړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, د ټینسر پروسس کولو واحدونه - تاریخ او هارډویر
د توزیع شوي روزنې لپاره د کلاوډ ماشین زده کړې انجن کارولو کې کوم ګامونه شامل دي؟
د کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) یو پیاوړی وسیله ده چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د ماشین زده کړې ماډلونو توزیع شوي روزنې ترسره کولو لپاره د کلاوډ اندازه کولو او انعطاف وړ ګټه پورته کړي. ویشل شوی روزنه د ماشین زده کړې کې یو مهم ګام دی، ځکه چې دا په لوی ډیټاسیټونو کې د لوی پیمانه ماډلونو روزنه وړوي، چې په پایله کې د ښه درستیت او چټکتیا سبب کیږي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په بادل کې روزنه ویشل, د ازموینې بیاکتنه
د کلاوډ ماشین زده کړې انجن کې د ترتیب کولو فایل هدف څه دی؟
د کلاوډ ماشین زده کړې انجن کې د ترتیب کولو فایل په بادل کې د توزیع شوي روزنې په شرایطو کې یو مهم هدف ترسره کوي. دا فایل چې ډیری وختونه د دندې ترتیب کولو فایل په نوم یادیږي، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې مختلف پیرامیټونه او ترتیبات مشخص کړي چې د دوی د ماشین زده کړې روزنې دندې چلند اداره کوي. د دې ترتیب کولو فایل په کارولو سره، کاروونکي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په بادل کې روزنه ویشل, د ازموینې بیاکتنه