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我是机器学习的新手。我已经完成了k-means聚类，训练好了ml模型。我的问题是如何传递我训练过的模型的输入？ 示例:考虑google图像处理ML模型。为此，我们传递一个图像，该图像从该图片中提供适当的输出，如情感。现在我的疑问是如何做到这一点，我已经完成了k-means预测mall_customer谁花了更多
浏览 26提问于2019-02-26得票数 2
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我们已经训练了一个ML模型并将其部署到生产中。经过训练的ML模型使用了大约50-60个特征。用户在我们的平台上输入一组信息，这些信息与模型所训练的所有功能都不太接近。我们如何使用ML算法进行预测，该算法所训练的特征数量远远超过您的测试点？
浏览 0提问于2021-11-24得票数 0
我们正在使用ML studio和azure Kubernetes服务部署170个ML模型，这在下面的文档链接"“中提到。我们正在使用python脚本在自定义环境中训练模型，并在Azure ml服务上注册ML模型。一旦我们注册了模式，我们将使用容器镜像将其部署到AKS上。在部署ML模型
浏览 13提问于2021-09-06得票数 1
我有一个基于tensorflow的图像分类模型，我想将其导入ML studio并通过它进行部署。我找不到导入冻结模型的方法。 有人能帮帮忙吗。
浏览 12提问于2019-06-26得票数 0
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我有一个预测模型，我在训练集上训练过。我已经用R编写了它，现在我想将它部署为一个web服务，这样任何人都可以将数据输入到其中，并从预测模型中获得输出。
我想使用Azure ML进行部署。我想知道我是否可以拖放我已经创建的/自定义的模型到Azure ML工作室而不是在那里重新训练它？我知道我们可以在AML Studio中训练和保存
浏览 0提问于2015-07-31得票数 3
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我想在sagemaker中部署sklearn模型。我创建了一个训练脚本。sklearn.py’ sklearn=SKLearn(entry_point=scripPath, train_instance_type='ml.m5output'.format(bucket,prefix), sagemaker_session=session) sklearn.fit({"train-dir' : train_input})
浏览 32提问于2019-06-19得票数 0
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我想知道下面的后端到底是如何工作的
当web作业到达我们的预测web服务时，经过训练
浏览 2提问于2018-03-06得票数 0
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我正试着在一些设备的数字led显示器上检测到文本，在这方面我需要帮助。我尝试了Google提供的带有firebase工具包的文本检测示例，但在设备(不是云)上表现不佳。帮助我如何优化对设备模型的准确性。我正在寻找使用ML工具包的正确方法的建议，或者有比这更容易的其他选择，如OpenCV，等等。
浏览 0提问于2018-05-16得票数 1
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我正在尝试使用google引擎来实现基于云的滑雪板模型的预测。runtimeVersion': '1.12',因此，在我看来，无论是通过以下方式使用gcloud (命令行提交)还是REST：实际的培训是由我运行sklearn的
浏览 2提问于2019-03-11得票数 1
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我想在新版本的Google引擎上部署一个模型。以前，使用Google，我可以导出经过训练的模型，创建一个tf.train.Saver()，用saver.save(session, output)保存模型。到目前为止，我还没有能够找出导出的模型是否仍然可以在ml引擎上部署，否则我必须遵循描述的培训过程，创建一个新的训练器包，并且必须使用ml
浏览 4提问于2017-03-21得票数 4
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我使用python notebook在Azure Databricks中开发了基于历史数据的ML预测模型。这意味着我已经使用python notebook完成了在Databricks中完成的所有数据提取、准备、特征工程和模型训练。我几乎完成了它的开发部分，现在我们想使用ansible roles将ML模型部署到生产环境中。
浏览 14提问于2021-08-10得票数 1
我正在尝试创建一个大的numpy数组，比如说a=np.random.normal(size=(100000,10000))#This is just创建此数组后，我还需要进行操作，并将其用作机器学习中的训练数据(例如，xgboost或CART)。
所以我的问题是:1.如何创建这么大的数组而不出现内存错误，并且还可以让我进行计算？你能推荐一些我可以学习的包或链接吗? 2.假设这个数组已经保存在一个文件中。我如
浏览 0提问于2020-07-20得票数 1
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我有一个在本地训练的模型，然后转移到AWS ECS。我想把它部署到Sagemaker上。我这样做：model = Estimator(image,但是当我打电话给predictor =
浏览 9提问于2018-01-31得票数 1
我已经在Azure studio中建立了一个ML模型，并且能够使用ML的Web来获得预测。将模型保存在Azure ML Studio中的关键挑战是客户端计算机与每个预测相关的internet依赖和延迟。我想了解是否有任何方法下载在Azure工作室中创建的模型并在本地使用它(例如使用本地.Net应用程序)。
这个问题被问了几年，一些人认为这是可能的，但没有太多的细节。当模型<
浏览 2提问于2021-03-24得票数 0
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我正在研究如何在安卓应用程序上结合使用TensorFlow和Google Cloud ML。我已经从这篇文章中找到了这个，而且我在谷歌上已经找到了什么，我总是必须部署一个经过训练的模型(即Tensorflow Graph?)第一?没有办法使用Google Cloud ML在这个云中发送数据值和训练TensorFlow模型吗？
因此，唯一的方法是:部署一个模型，将数据值发送到goog
浏览 1提问于2016-12-17得票数 0
我最近部署了一个简单的Azure自动化ML模型，我有一个端点可以给我预测。现在，我想要做的是将更新推送到AI模型，以便它始终是最新的。 例如，我想预测一个在10分钟内发生的事件。10分钟过去后，我了解到了真正的价值，我希望在ML模型数据数组的末尾推送该值，而不必重新训练/部署所有内容。这在Automated ML中是可
浏览 19提问于2021-08-06得票数 3
我在将使用AutoML创建的BigQuery模型部署到人工智能平台进行在线预测时遇到了困难。这给出了桶中包含以下内容的目录：saved_model.pb然后我转到AI平台控制台并创建了一个模型，然后使用以下预先构建的容器设置为该模型创建了一个版本：Python版本: 3.7
我已经使用包含上面
浏览 1提问于2021-02-19得票数 0
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我训练了一个精度很高的ML模型，但是接下来呢？您使用哪个框架？我在哪里可以找到这种方法的明确指南？我擅长建立和预测ML，DL和NLP。但还是要继续部署。
浏览 0提问于2020-06-09得票数 2
我想要创建一个完整的端到端的ML系统，在这里我训练了几个模型并部署了最好的模型。这里，所有的培训作业都是使用Azure运行的。它们是在Azure DevOps内推出的。
现在，我想使用Azure ML管道进行模型培训和注册，而不是使用Azure。Azure <e
浏览 8提问于2022-11-07得票数 3
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我是Azure ML Studio的新手，正在尝试弄清楚如何使用Azure SQL Server作为训练输入参数。到目前为止，我可以将本地数据同步到Azure SQL数据库中，并在Azure ML Studio上训练数据和获得输出。我也部署了预测web服务。我需要触发训练服务来从Azure SQL服务器读取数据，但周围的所有示例都将Azure blob存储显示为训练服务输入。是否可以使用Azure SQL Serve
浏览 31提问于2017-10-28得票数 1
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