گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ انجن کی پیشن گوئی سروس استعمال کرنے میں کون سے اقدامات شامل ہیں؟
Google Cloud Machine Learning Engine کی پیشین گوئی سروس استعمال کرنے کے عمل میں کئی ایسے اقدامات شامل ہیں جو صارفین کو بڑے پیمانے پر پیشین گوئیاں کرنے کے لیے مشین لرننگ ماڈلز کو تعینات اور استعمال کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ یہ سروس، جو کہ گوگل کلاؤڈ AI پلیٹ فارم کا حصہ ہے، تربیت یافتہ ماڈلز پر پیشین گوئیاں چلانے کے لیے بغیر سرور کے حل پیش کرتی ہے، جس سے صارفین پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔
پیداوار میں برآمد شدہ ماڈل کی خدمت کے لیے بنیادی اختیارات کیا ہیں؟
جب مصنوعی ذہانت کے شعبے میں برآمد شدہ ماڈل کو پیش کرنے کی بات آتی ہے، خاص طور پر گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ اور سرور لیس پیشین گوئیوں کے تناظر میں، تو کئی بنیادی اختیارات دستیاب ہیں۔ یہ اختیارات مشین لرننگ ماڈلز کو تعینات کرنے اور پیش کرنے کے لیے مختلف نقطہ نظر فراہم کرتے ہیں، ہر ایک اپنے اپنے فوائد اور تحفظات کے ساتھ۔
TensorFlow میں "export_savedmodel" فنکشن کیا کرتا ہے؟
TensorFlow میں "export_savedmodel" فنکشن تربیت یافتہ ماڈلز کو ایک فارمیٹ میں برآمد کرنے کے لیے ایک اہم ٹول ہے جسے آسانی سے تعینات کیا جا سکتا ہے اور پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ فنکشن صارفین کو اپنے TensorFlow ماڈلز کو محفوظ کرنے کی اجازت دیتا ہے، بشمول ماڈل آرکیٹیکچر اور سیکھے ہوئے پیرامیٹرز کو، SavedModel نامی معیاری شکل میں۔ SavedModel فارمیٹ ہے۔
ہم TensorFlow میں پیشین گوئیاں پیش کرنے کے لیے ایک جامد ماڈل کیسے بنا سکتے ہیں؟
TensorFlow میں پیشین گوئیاں پیش کرنے کے لیے ایک جامد ماڈل بنانے کے لیے، آپ کئی مراحل پر عمل کر سکتے ہیں۔ TensorFlow ایک اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورک ہے جسے Google نے تیار کیا ہے جو آپ کو مشین لرننگ کے ماڈلز کو مؤثر طریقے سے بنانے اور تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ایک جامد ماڈل بنا کر، آپ ریئل ٹائم ٹریننگ کی ضرورت کے بغیر پیمانے پر پیشین گوئیاں پیش کر سکتے ہیں۔
پیمانے پر پیشین گوئیاں پیش کرنے میں گوگل کے کلاؤڈ مشین لرننگ انجن کا کیا مقصد ہے؟
پیمانے پر پیشین گوئیاں پیش کرنے میں Google کے کلاؤڈ مشین لرننگ انجن کا مقصد مشین لرننگ ماڈلز کو تعینات کرنے اور پیش کرنے کے لیے ایک طاقتور اور توسیع پذیر انفراسٹرکچر فراہم کرنا ہے۔ یہ پلیٹ فارم صارفین کو آسانی سے اپنے ماڈلز کو تربیت اور تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے، اور پھر حقیقی وقت میں ڈیٹا کی بڑی مقدار پر پیشین گوئیاں کر سکتا ہے۔ اہم فوائد میں سے ایک
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں پہلے اقدامات, پیمانے پر بے داغ گوئی, امتحان کا جائزہ