ایا د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب او د سرچینو بندول اداره کوي؟
د کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) یو پیاوړی وسیله ده چې د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) لخوا په ویشل شوي او موازي ډول د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې لپاره چمتو شوې. په هرصورت، دا د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب وړاندیز نه کوي، او نه دا د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د سرچینو بندول اداره کوي. په دې ځواب کې، موږ به
- 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
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