하지만 데이터셋이 점점 더 커짐에 따라 결국에는 더 큰 리소스 풀을 활용하는 것이 더 유리해
집니다. 버텍스
AI
에서는 계속 늘어나는 데이터셋으로 작업할 때도 동일한 기본 프로세스가
적용됩니다. 이제 모델이
.
joblib
파일로 저장되어 예측을 제공하는 데 필요한 곳에서 로드할
준비가 되었습니다.
연습 삼아 케라스 모델로 동일한 프로세스를 수행해 보세요. 몇 가지 힌트를 알려드립니다.
•
텐서플로용으로 미리 빌드된 컨테이너를 사용해야 합니다.
tf.__version__
명령을 실행하여 코랩 노트
북에서 사용 중인 버전을 확인할 수 있습니다.
•
텐서플로 사전 빌드 이미지에는
sklearn
패키지가 포함되어 전처리 코드를 쉽게 재사용할 수 있습니다.
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