我们在Azure ML Studio中创建了一个实验,基于系统数据和用户数据来预测一些调度活动。系统数据由CPU时间、堆使用情况和其他系统参数组成,而用户数据具有用户的活动会话和一些特定于用户的数据。我们的实验运行良好,返回的结果与我们预期的非常相似,但我们正在努力解决以下问题: 1)我们的实验没有考虑更新的数据来训练其模型。 2)每次需要手动上传数据和重新训练模型时。我想知道是否真的可以使用一些w
mlDeploy和mlUndeploy支持从CI/CD重新构建ML应用程序。使用 ML -gradle是管理新ML应用服务器的默认方法。真是太棒了。如何迁移现有的ML应用程序来使用migrate来管理?如何从现有的ML应用服务器(完全不同的索引)自动重新构建ML gradle项目?(我们在一个现有的ML应用服务器上有超过50个不同类型的