ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਐਜ਼ਰ ਐਮਐਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ, ਡਿਪਲੌਇ ਅਤੇ ਕਨਜ਼ਿਊਮ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹੁਣ ਕੁਝ ਡਾਟਾ ਖੋਜੋ ਜਿਸਦਾ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ, ਡਿਪਲੌਇ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਨਜ਼ਿਊਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਡਾਟਾਸੈਟਸ ਲਈ Kaggle ਅਤੇ Azure Open Datasets 'ਤੇ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
| ਸ਼ਾਨਦਾਰ | ਯੋਗ | ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ |
|---|---|---|
| AutoML ਕਨਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਸੀਂ SDK ਡੌਕੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦੇਖੀ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ AutoML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਐਜ਼ਰ ਐਮਐਲ ਐਸਡੀਕੇ ਰਾਹੀਂ ਡਾਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਚਲਾਈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ। ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਡਿਪਲੌਇ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਐਜ਼ਰ ਐਮਐਲ ਐਸਡੀਕੇ ਰਾਹੀਂ ਕਨਜ਼ਿਊਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਏ। | ਤੁਸੀਂ AutoML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਐਜ਼ਰ ਐਮਐਲ ਐਸਡੀਕੇ ਰਾਹੀਂ ਡਾਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਚਲਾਈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ। ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਡਿਪਲੌਇ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਐਜ਼ਰ ਐਮਐਲ ਐਸਡੀਕੇ ਰਾਹੀਂ ਕਨਜ਼ਿਊਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਏ। | ਤੁਸੀਂ AutoML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਐਜ਼ਰ ਐਮਐਲ ਐਸਡੀਕੇ ਰਾਹੀਂ ਡਾਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਚਲਾਈ। ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਡਿਪਲੌਇ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਐਜ਼ਰ ਐਮਐਲ ਐਸਡੀਕੇ ਰਾਹੀਂ ਕਨਜ਼ਿਊਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਏ। |
ਅਸਵੀਕਰਤਾ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁਚੱਜੇਪਣ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਅਸਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।