Dataflow ML은
완전한 머신러닝 배포 및 관리를 위한 Google Cloud Platform
워크플로에 따라 다릅니다 Dataflow ML을 사용하면 다음을 사용하여 모델 학습을 위해 데이터를 준비할 수 있습니다.
Gemma와 같은 모델을 사용하여 로컬 및 원격
일괄 및 스트리밍 파이프라인을
사용하여 추론할 수 있습니다
Dataflow ML을 사용하여 Gemma를 Apache Beam에 원활하게 통합할 수 있습니다.
코드 몇 줄로 구성된 추론 파이프라인을 통해 데이터를 수집하고,
데이터를 확인 및 변환하고, 텍스트 입력을 Gemma에 피드하고, 텍스트를 생성
출력됩니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["필요한 정보가 없음","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["너무 복잡함/단계 수가 너무 많음","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["오래됨","outOfDate","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["샘플/코드 문제","samplesCodeIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2024-08-05(UTC)"],[],[]]
