Я разработал модель машинного обучения на основе Tensorflow на локальной машине.И я хочу развернуть его в Google Cloud Platform (Cloud ML Engine) для прогнозов.Модель считывает входные данные из Google Bigquery, а выходные прогнозы должны записываться только в Google Bigquery.Существует несколько сценариев подготовки данных, которые необходимо запустить перед выполнением прогнозирования модели.Я использовал Google Cloud Storage для хранения моделей и использовал его для развертывания, я успешно развернул его.Но вместо использования облачного хранилища Google для сохранения модели (т.е. файла модели .pb или .pkl) могу ли я сохранить ее на виртуальной машине GCP (или на локальной машине) и вызвать ее из Cloud ML Engine для прогнозирования?Является ли это возможным?или у меня есть только возможность загрузить каталог модели в корзину Cloud Storage, которую я буду использовать для прогнозирования?
Не могли бы вы помочь мне в этом.