6단계: 모델 배포
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
Google Cloud에서 머신러닝 모델을 학습, 미세 조정, 배포할 수 있습니다. 모델을 프로덕션에 배포하는 방법에 대한 안내는 다음 리소스를 참조하세요.
- TensorFlow 서빙으로 Keras 모델을 내보내는 방법에 관한 튜토리얼
- TensorFlow 제공 문서
- Google Cloud에서 모델을 학습시키고 배포하는 방법에 대한 가이드
모델을 배포할 때 다음 사항에 유의하세요.
- 프로덕션 데이터가 학습 및 평가 데이터와 동일한 분포를 준수하는지 확인합니다.
- 더 많은 학습 데이터를 수집하여 정기적으로 재평가합니다.
- 데이터 분포가 변경되면 모델을 다시 학습시킵니다.
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2022-09-27(UTC)
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