ターミナルで次のコマンドを入力します。(オプション)ハイパーパラメーターのチューニングは、モデルの予測精度を高めるのに役立ちます。ファイルにハイパーパラメーターの設定が格納されています。このファイルをテンプレートとして特定のモデルとトレーニングに使用します。新しいジョブ名を選択して、その設定を参照する変数を作成します。定義され、ジョブ間で誤ってチェックポイントを使用していないことを確認します。OUTPUT_PATH=gs://$BUCKET_NAME/$JOB_NAME次のコマンドを実行して、複数のノードに対してハイパーパラメーター・チューニングを使用するトレーニング・ジョブを送信します。選択して結果を表示します。(INFERENCE)ジョブ名の選択と同様に、モデル名を選択します。名前は文字で始まる必要があり、文字、数字、および下線を含めることができます。エンジンモデルを作成します。--regions=$REGION使用する出力パスを作成します。これは、分散型の非ハイパーパラメーター・チューニングのサブセクションで作成されたものと同じです。OUTPUT_PATH=gs://$BUCKET_NAME/census_dist_rev1エクスポートしたトレーニング済みモデル・ライブラリーへのフルパスを調査します。下のすべてのディレクトリーが表示されます。上記の出力例の赤く強調された部分をご覧ください。1.10これにはしばらく時間がかかります。完了すると次のような画面が表示されます。コマンドでモデルのリストを取得します。list出力結果は以下のようになります。展開モデルにオンラインの予測要求を送信モデルを展開したら、予測要求を送信できます。ファイルを使用してオンラインの予測要求を送信します。../test.jsonコマンドを実行すると次のような結果が表示されます。以上か、以下かを示しています。機械学習プロダクトページで、バッチ予測ジョブを送信する方法が詳しく説明されています。バッチ予測は、大量のデータを処理し、予測結果を受信するまでのレイテンシーにこだわらない場合に有用です。バッチ予測では、オンライン予測と同じ形式が使用されますが、クラウドストレージ上のデータが利用されます。バッチ予測は大規模なデータに適しているため、少ないインスタンスでは低速です。料金が発生しないようにしてください。機械学習プロダクトページには、各種サンプルとチュートリアルが用意されています。関連するビジネス上の考慮事項を紹介しました。探求するのに役立つ開発者向けのリソースを提供しています。