Krok 6. Wdróż model
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Możesz trenować, dostrajać i wdrażać modele systemów uczących się w Google Cloud. Podczas wdrażania modelu pamiętaj o tych ważnych kwestiach:
- Upewnij się, że dane produkcyjne są rozkładane w taki sam sposób jak dane do trenowania i oceny.
- Regularnie przeprowadzaj ponowną ocenę, zbierając więcej danych do trenowania.
- Jeśli rozkład danych się zmieni, wytrenuj model ponownie.
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-27 UTC."],[[["\u003cp\u003eGoogle Cloud provides a platform for training, tuning, and deploying machine learning models.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMaintaining data consistency between training, evaluation, and production is crucial for optimal model performance.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eContinuous model improvement involves regular data collection, reevaluation, and retraining to adapt to evolving data distributions.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["You can train, tune, and deploy machine learning models on Google Cloud.\nPlease keep in mind the following key things when deploying your model:\n\n- Make sure your production data [follows the same distribution](https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml/?utm_source=DevSite&utm_campaign=Text-Class-Guide&utm_medium=referral&utm_content=rules-of-ml&utm_term=distribution#training-serving_skew) as your training and evaluation data.\n- Regularly re-evaluate by collecting more training data.\n- If your data distribution changes, retrain your model."]]
