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浏览 2086提问于2017-11-02
我使用R中的AzureML函数在publishwebservice()中部署了与the服务相同的模型。
浏览 5提问于2016-11-04得票数 2
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是否有办法为库伯奈特的数百个机器学习模型提供服务？像这样的解决方案似乎更适合于只有一个经过训练的模型，或者有几个版本的模型，并且这个模型可以满足所有的请求。例如，一种适用于所有用户的提前打字机模型。但是，是否有一种建议的方法来服务数百或数千个这样的模型?例如，，一个针对每个用户的数据进行专门培训的提前输入模型。要实现这样的目标，最天真的方法是，每个预先提供服务的容器都在内存中维护一个本地模型缓存。但是，缩放到多个荚将是一个问题，因为每个缓存是本地的荚。因此，每个请求都需要被路由到加载模型的正确的吊舱。
浏览 3提问于2020-02-21得票数 1
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我不得不使用谷歌云平台的几个服务，但我对这几个服务(谷歌机器学习引擎、谷歌数据准备、数据实验室)感到相当困惑。如果我使用tensorflow库运行另一个脚本python，我是否在使用google机器学习引擎？使用谷歌机器学习引擎的唯一优势是谷歌机器学习库？因为tensorflow、sc
浏览 2提问于2018-04-13得票数 0
我有一些Ubuntu x86_64系统。我想把它们用得很好，或者让我的学生知道用linux、分布式系统和其他软件都能做些什么--请指导我，谢谢。
浏览 0提问于2013-09-25得票数 0
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我有一个项目，我应该分类的数据来自几个传感器(基于时间序列的数据)，如陀螺仪到几个类别。我使用了几种分类器，包括支持向量机，决策树，神经网络，KNN，...在批处理场景中。我的最终目标是找到一个实时分类器，它既准确，又轻巧，并且能够自我改进，以便在资源有限的设备(CPU，RAM等)上实现它。我在考虑半监督分类器，因为我可以在我的设备上保存一些标记数据，并使用未来的数据点来改进我的分类器。有没有人在这方面有什么建议或经验？
浏览 2提问于2018-05-24得票数 1
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我在一个托管平台上有一个大型的ASP.NET网站。它与许多其他应用程序共享这台机器。我们没有访问机器本身的权限(只有一个FTP帐户)。在我看来，我需要的是关于机器本身的硬数据。建立一个本地性能测试环境是非常耗时的，我无法估计服务器的性能。我的问题：当我对机器的访问权限有限，并且当然没有访问性能监视器的权限时，是否有一种收集(很多)性能度量的好方法？
浏览 2提问于2009-02-17得票数 1
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我可以使用哪种服务来训练我的深层神经网络，查看控制台输出，最终看到情节，并下载经过训练的模型？有这种有偿服务吗？免费服务？
我的想法是从我的笔记本电脑上查询计算机服务器。
浏览 0提问于2019-08-02得票数 1
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各大公司相继提出自己的机器学习平台，那么腾讯“云+未来”峰会上一站式机器学习平台TI-ONE到底是什么？提供了怎样的功能？
浏览 1181提问于2018-06-04
为了实现机器学习，我一直在探索您可以使用的不同的库和语言。在此期间，我偶然发现了一个库TensorFlow和八度(一种高级编程语言)，因为它们都是用于数值计算的。
使用这两种方法的区别和优点是什么？
浏览 0提问于2020-05-18得票数 2
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我试图从数据融合/ CDAP实时(流)管道中调用HTTP端点(服务/函数)。这个HTTP端点提供了一个训练机器学习模型(通过Google平台统一)。我调查过：
out);Wrangler's插件，但它们支持Sink或Source，而我需要一个转换插件(即调用http服务-> data -> invoke-)，但它不支持主体形成和嵌套JSON (例如，Cloud平台通过嵌套JSON服务机器学习模
浏览 2提问于2021-03-26得票数 0
我想在硬件平台上实现机器学习，它可以自己学习，有什么方法可以让机器学习在硬件上无缝地工作吗？
浏览 0提问于2018-12-03得票数 0
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实例化和关闭Kubeflow豆荚
、、、、
我正在学习Kubernetes和Kubeflow，有些事情我想做，我在互联网上找不到任何明确的答案，如果可能的话，或者我应该选择的路线。在训练我的机器学习模型时，我想使用一台大型机器在云上训练我的模型，但在那之后，我只想在一个小规模的实例上服务这个模型。我希望大型机器只在训练阶段使用，并在此之后关闭。库贝弗尔能做到这一点吗？不好意思，我还在学习这个平台。
浏览 7提问于2021-02-02得票数 2
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