训练和部署模型
Posted: Mon Dec 23, 2024 5:14 am
无需 Python 争论，所以从技术上讲，它是无代码的。但用户友好吗？远非如此。 Google AutoML就像一个需要大量维护的女主角。设置它？一场马拉松。让它保持正常运行？一份全职工作。这就是为什么拥有 AutoML 技能的人就像金子一样珍贵。雇主们不惜重金聘请一个能对 Google 的 AI 说甜言蜜语的人。 Google 自己的指南是一段跋涉——存储桶、API、预算、按钮和杠杆。一个错误的举动可能会让您的预算因 Cloud AutoML 费用而暴涨。 因此，我是拥有博士学位的无代码人士。
我们甚至不要开始进行它为模型训练提供的钱包锻炼。 IBM 沃森 IBM Watson可能因其琐碎技能而出名，但您是否知道 Watson Studio Desktop 是一款用于构建机器学习模型的无代码工具？这是 IBM 鲜为人知的创意。 当然，您可 巴西手机号码几位数 以创建、，但不要指望找到很多集成工具。 亚马逊 SageMaker Amazon SageMaker与 Google 的 AI 平台同属一个重量级联盟。准备 SageMaker 就像准备执行太空任务一样 — AWS 设置、SageMaker Studio、IAM 杂技以及在 Amazon S3 上进行数据寻宝。而这还只是热身。
微软 Azure 人工智能 Azure AI是一个复杂的迷宫，从电话验证、信用卡握手和个人信息探戈开始。进入后，它就是机器学习工作区、计算创建、数据集上传和预测任务的旋风。 踏上 Azure 的 AI 之旅，您将踏上一段史诗般的旅程。Azure 将与 Google 和 Amazon SageMaker 并驾齐驱。 H2O.AI H2O.ai是传统 AutoML 领域的重量级企业。想试一试吗？报名参加他们的“无人驾驶 AI 试驾”。搭乘 H2O 的 AI 试驾可能会让你每月支付超过 500 美元的 AWS 费用请注意。
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