کیا TensorFlowServing یا Cloud Machine Learning Engine کی پیشین گوئی کی سروس خودکار پیمانے کے ساتھ برآمد شدہ ماڈلز کے ساتھ پیشین گوئیاں پیش کرنے کی سفارش کی جاتی ہے؟
جب برآمد شدہ ماڈلز کے ساتھ پیشین گوئیاں پیش کرنے کی بات آتی ہے، تو TensorFlowServing اور Cloud Machine Learning Engine کی پیشین گوئی سروس دونوں قیمتی اختیارات پیش کرتی ہیں۔ تاہم، دونوں کے درمیان انتخاب کا انحصار مختلف عوامل پر ہوتا ہے، بشمول درخواست کی مخصوص ضروریات، توسیع پذیری کی ضروریات، اور وسائل کی رکاوٹیں۔ آئیے پھر ان خدمات کا استعمال کرتے ہوئے پیشین گوئیاں پیش کرنے کے لیے سفارشات کو دریافت کریں،
آپ کلاؤڈ ایم ایل انجن پر تعینات سکیٹ لرن ماڈل پر ڈیٹا کی نمونہ قطار کا استعمال کرتے ہوئے پیشین گوئیوں کو کیسے کال کر سکتے ہیں؟
کلاؤڈ ایم ایل انجن پر تعینات سکیٹ لرن ماڈل پر ڈیٹا کی نمونہ قطار کا استعمال کرتے ہوئے پیشین گوئیاں کال کرنے کے لیے، آپ کو کئی مراحل کی پیروی کرنے کی ضرورت ہے۔ سب سے پہلے، اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ کے پاس ایک تربیت یافتہ اسکِٹ-لرن ماڈل ہے جو تعینات کرنے کے لیے تیار ہے۔ Scikit-learn Python میں ایک مشہور مشین لرننگ لائبریری ہے جو مختلف الگورتھم فراہم کرتی ہے۔
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۔