Etapa 6: implantar o modelo
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É possível treinar, ajustar e implantar modelos de machine learning no Google Cloud. Ao implantar seu modelo, tenha em mente as seguintes informações importantes:
- Verifique se os dados de produção seguem a mesma distribuição que os dados de treinamento e avaliação.
- Reavalie regularmente a coleta de mais dados de treinamento.
- Se a distribuição de dados mudar, treine o modelo novamente.
Exceto em caso de indicação contrária, o conteúdo desta página é licenciado de acordo com a Licença de atribuição 4.0 do Creative Commons, e as amostras de código são licenciadas de acordo com a Licença Apache 2.0. Para mais detalhes, consulte as políticas do site do Google Developers. Java é uma marca registrada da Oracle e/ou afiliadas.
Última atualização 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Última atualização 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,["# Step 6: Deploy Your Model\n\nYou 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."]]
