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注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
はじめに 機械学習を利用する目的は、アルゴリズムに基づいて何らかの予測を得ることだと言えます。予測... はじめに 機械学習を利用する目的は、アルゴリズムに基づいて何らかの予測を得ることだと言えます。予測を提供(サービング)する方法の一つは、モデルをラップする形でAPIサーバーを構築することです。 Google Cloud Platformの統合AIプラットフォームであるVertex AIでは、こうしたサービングをクラウド上でホストすることができます。本記事では学習済みの機械学習モデルをもとに、Vertex AIで予測をサービングするまでを紹介します。 Cloud Console上での予測リクエストのテスト コードは以下に配置しました。 Vertex AIにおける予測サービング Vertex AIで予測を提供する手順は、大まかには以下のようになります。 モデルをアップロード(インポートとも呼ばれる)する エンドポイントを作成する エンドポイントにモデルをデプロイする 今回はペンギンデータセット