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“.
Kokios yra trys pagrindinės TFX komponento dalys?
Dirbtinio intelekto srityje, ypač TensorFlow Extended (TFX) ir TFX vamzdynų kontekste, labai svarbu suprasti pagrindinius TFX komponento komponentus. TFX komponentas yra savarankiškas darbo vienetas, atliekantis konkrečią užduotį TFX konvejeryje. Jis sukurtas taip, kad būtų daugkartinis, modulinis ir komponuojamas, todėl
Kaip „Pipelines Dashboard“ vartotojo sąsaja suteikia patogią sąsają, leidžiančią valdyti ir stebėti jūsų konvejerijų ir paleidimų eigą?
„Google Cloud AI“ platformoje esanti „Pupelines Dashboard“ vartotojo sąsaja suteikia vartotojams patogią sąsają, skirtą tvarkyti ir sekti savo konvejerijų ir eigos eigą. Ši sąsaja sukurta siekiant supaprastinti darbo su AI platformos vamzdynais procesą ir suteikti vartotojams galimybę efektyviai stebėti ir valdyti mašininio mokymosi darbo eigą. Vienas iš
Koks yra AI Platform Pipelines tikslas ir kaip jis patenkina MLOps poreikį?
AI platformos vamzdynai yra galingas „Google Cloud“ įrankis, kuris atlieka esminį tikslą mašininio mokymosi operacijų (MLOps) srityje. Pagrindinis jos tikslas yra patenkinti poreikį efektyviai ir keičiamo masto mašininio mokymosi darbo eigos valdymo, užtikrinant atkuriamumą, mastelio keitimą ir automatizavimą. Siūlydami vieningą ir supaprastintą platformą, AI platformą
Kas „Kubeflow“ iš pradžių buvo sukurta atviram šaltiniui?
Kubeflow, galinga atvirojo kodo platforma, iš pradžių buvo sukurta siekiant supaprastinti ir supaprastinti mašininio mokymosi (ML) darbo eigos Kubernetes diegimo ir valdymo procesą. Juo siekiama sukurti darnią ekosistemą, kuri leistų duomenų mokslininkams ir ML inžinieriams sutelkti dėmesį į modelių kūrimą ir mokymą, nesijaudinant dėl pagrindinės infrastruktūros ir veiklos.