Google ML预测：1个具有大型数据集的预测与多个较小的预测

Question

我正在尝试设计系统如何使用Google ML进行预测。

我需要使用一些庞大的图像进行预测。我可以：

• 将一个大数据集发送到Google ML，然后让模型将数据分解为较小的迭代数据集，或者
• 预先分解数据集，并使用较小的数据集发送多个Google ML预测请求。这样可以确保并行性，但是最终我将发送大约3倍的数据。

如果我为Google ML分配了更多资源，那么如果执行选项1，Google ML会自动并行化迭代数据集吗？还是我最好自己处理？

谢谢！