ステップ 6: モデルをデプロイする
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
Google Cloud では、機械学習モデルのトレーニング、調整、デプロイを行うことができます。モデルを本番環境にデプロイする方法については、次のリソースをご覧ください。
- TensorFlow Serving を使用して Keras モデルをエクスポートする方法のチュートリアル。
- TensorFlow サービングのドキュメント。
- Google Cloud でモデルをトレーニングしてデプロイするためのガイド
モデルをデプロイする際は、次の重要な点に注意してください。
- 本番環境のデータが、トレーニングと評価のデータと同じ分布に従うようにします。
- より多くのトレーニング データを収集して、定期的に再評価します。
- データ分布が変化した場合は、モデルを再トレーニングします。
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2022-09-27 UTC。
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"必要な情報がない"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"複雑すぎる / 手順が多すぎる"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"最新ではない"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"翻訳に関する問題"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"サンプル / コードに問題がある"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"その他"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"わかりやすい"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"問題の解決に役立った"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"その他"
}]