चरण 6: अपना मॉडल परिनियोजित करें
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
Google Cloud पर मशीन लर्निंग मॉडल को ट्रेनिंग दी जा सकती है, ट्यून किया जा सकता है, और डिप्लॉय किया जा सकता है.
कृपया अपने मॉडल को डिप्लॉय करते समय, इन ज़रूरी बातों का ध्यान रखें:
- पक्का करें कि आपका प्रोडक्शन डेटा उसी डिस्ट्रिब्यूशन का पालन करता हो जिसका इस्तेमाल ट्रेनिंग और आकलन के डेटा के लिए किया जाता है.
- ट्रेनिंग का ज़्यादा डेटा इकट्ठा करके, नियमित रूप से फिर से आकलन करें.
- अगर डेटा डिस्ट्रिब्यूशन में बदलाव होता है, तो अपने मॉडल को फिर से ट्रेनिंग दें.
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-27 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-27 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["\u003cp\u003eGoogle Cloud provides a platform for training, tuning, and deploying machine learning models.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMaintaining data consistency between training, evaluation, and production is crucial for optimal model performance.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eContinuous model improvement involves regular data collection, reevaluation, and retraining to adapt to evolving data distributions.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Step 6: Deploy Your Model\n\nYou can train, tune, and deploy machine learning models on Google Cloud.\nPlease keep in mind the following key things when deploying your model:\n\n- Make sure your production data [follows the same distribution](https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml/?utm_source=DevSite&utm_campaign=Text-Class-Guide&utm_medium=referral&utm_content=rules-of-ml&utm_term=distribution#training-serving_skew) as your training and evaluation data.\n- Regularly re-evaluate by collecting more training data.\n- If your data distribution changes, retrain your model."]]
