Kokie yra Pusher komponento diegimo tikslai TFX?
„TensorFlow Extended“ (TFX) „Pusher“ komponentas yra pagrindinė TFX dujotiekio dalis, kuri tvarko apmokytų modelių diegimą įvairiose tikslinėse aplinkose. TFX „Pusher“ komponento diegimo tikslai yra įvairūs ir lankstūs, todėl vartotojai gali įdiegti modelius skirtingose platformose, atsižvelgiant į konkrečius reikalavimus. Šiame
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai, „TensorFlow Extended“ (TFX), Platinamas apdorojimas ir komponentai, Egzamino peržiūra
Koks yra TFX komponento „Evaluator“ tikslas?
TFX vertintojo komponentas, kuris reiškia TensorFlow Extended, atlieka lemiamą vaidmenį bendrame mašininio mokymosi vamzdyne. Jo tikslas – įvertinti mašininio mokymosi modelių našumą ir pateikti vertingų įžvalgų apie jų efektyvumą. Palyginus modelių prognozes su pagrindinėmis tiesos etiketėmis, vertintojo komponentas įgalina
Kokie yra dviejų tipų „SavedModels“, kuriuos sugeneruoja „Trainer“ komponentas?
„TensorFlow Extended“ (TFX) „Trainer“ komponentas yra atsakingas už mašininio mokymosi modelių mokymą naudojant „TensorFlow“. Treniruojant modelį, „Trainer“ komponentas generuoja „SavedModels“, kurie yra nuoseklus „TensorFlow“ modelių saugojimo formatas. Šie SavedModels gali būti naudojami išvadoms daryti ir diegti įvairiose gamybos aplinkose. Trenerio komponento kontekste
Kaip Transform komponentas užtikrina mokymo ir aptarnavimo aplinkos nuoseklumą?
Transformavimo komponentas vaidina lemiamą vaidmenį užtikrinant mokymo ir aptarnavimo aplinkos nuoseklumą dirbtinio intelekto srityje. Tai yra neatsiejama „TensorFlow Extended“ (TFX) sistemos, kurioje pagrindinis dėmesys skiriamas keičiamo dydžio ir gamybai paruoštų mašininio mokymosi vamzdynų kūrimui, dalis. Transformavimo komponentas yra atsakingas už išankstinį duomenų apdorojimą ir funkcijų inžineriją, kurios yra
Koks yra „Apache Beam“ vaidmuo TFX sistemoje?
„Apache Beam“ yra atvirojo kodo unifikuoto programavimo modelis, suteikiantis galingą sistemą paketiniams ir srautiniams duomenų apdorojimo vamzdynams kurti. Ji siūlo paprastą ir išraiškingą API, leidžiančią kūrėjams rašyti duomenų apdorojimo vamzdynus, kurie gali būti vykdomi įvairiose paskirstytose apdorojimo sistemose, tokiose kaip „Apache Flink“, „Apache Spark“ ir „Google Cloud Dataflow“.