ขั้นตอนที่ 6: ทําให้โมเดลของคุณใช้งานได้
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
คุณสามารถฝึก ปรับแต่ง และทำให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงใช้งานได้บน Google Cloud โปรดคำนึงถึงสิ่งสำคัญต่อไปนี้เมื่อทำให้โมเดลใช้งานได้
- ตรวจสอบว่าข้อมูลที่ใช้งานจริงเป็นไปตามการกระจายเดียวกันกับข้อมูลการฝึกและการประเมิน
- ประเมินผลซ้ำอย่างสม่ำเสมอโดยรวบรวมข้อมูลการฝึกเพิ่มเติม
- หากการกระจายข้อมูลเปลี่ยนแปลงไป ให้ฝึกโมเดลอีกครั้ง
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-27 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 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."]]
