Passaggio 6: esegui il deployment del modello
Puoi addestrare, ottimizzare ed eseguire il deployment di modelli di machine learning su Google Cloud.
Quando esegui il deployment del modello, tieni presente quanto segue:
- Assicurati che i dati di produzione seggano la stessa distribuzione
dei dati di addestramento e valutazione.
- Rivaluta regolarmente raccogliendo più dati di addestramento.
- Se la distribuzione dei dati cambia, riaddestra il modello.
Salvo quando diversamente specificato, i contenuti di questa pagina sono concessi in base alla licenza Creative Commons Attribution 4.0, mentre gli esempi di codice sono concessi in base alla licenza Apache 2.0. Per ulteriori dettagli, consulta le norme del sito di Google Developers. Java è un marchio registrato di Oracle e/o delle sue consociate.
Ultimo aggiornamento 2024-06-25 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2024-06-25 UTC."],[[["Google Cloud provides a platform for training, tuning, and deploying machine learning models."],["Maintaining data consistency between training, evaluation, and production is crucial for optimal model performance."],["Continuous model improvement involves regular data collection, reevaluation, and retraining to adapt to evolving data distributions."]]],[]]
