つの出力クラスを持っています。つの出力クラスを格納します。つのアーカイブにパッケージ化できます。アーカイブを構築するには、完全なカスタムサービスファイルのアーティファクトが必要です。インストールし、モデルのアーティファクトを同じフォルダにインストールします。--service-file-path="/path/to/model/folder/service_file.py"プリパッケージモデルはダウンロード可能です。次のコマンドを使用してモデルを提供できるようになりました。モデルの提供を開始します。ドキュメントを参照してください。サーバーから予測を得るには、新しいターミナルウィンドウを開き、次のコマンドを実行します。story'}]"サーバーからの出力は次のようになります。{"prediction":[{"category":"Movies_and_TV"}]}別の例を見てみましょう。playback'}]"この要求に対する応答は次のとおりです。{"prediction":[{"category":"CDs_and_Vinyl"}]}スケーラブルなプロダクションユースケースでは、コンテナの使用を推奨します。リポジトリから必要なイメージを引き出すことができます。チュートリアルを参照してください。ドキュメントフォルダーで、多くのサンプルと資料を参照できます。コミュニティへ参加いただくことを歓迎しています。ご意見をお聞かせください。深層ラーニングのソフトウェア開発エンジニアです。彼はスケーラブルな深層ラーニングシステムを構築することに情熱を持っています。暇なときには、彼はゲームやクリケットを楽しみ、友人や家族と遊んでいます。深層学習のソフトウェア開発者です。スケーラブルで簡単にデプロイできる深層学習システムの構築に焦点を当てており、そのかたわらで、家族との時間とバドミントンを楽しんでいます。深層学習のエンジニアリングリーダーです。開発者やサイエンティストがインテリジェントアプリケーションを構築できるようにする深層学習システムを担当しています。そのかたわらで、読書、ハイキング、家族との時間を楽しんでいます。機会均等法を順守しています。平等に採用しています。