Ποιοι είναι οι στόχοι ανάπτυξης για το στοιχείο Pusher στο TFX;
Το στοιχείο Pusher στο TensorFlow Extended (TFX) είναι ένα θεμελιώδες μέρος του αγωγού TFX που χειρίζεται την ανάπτυξη εκπαιδευμένων μοντέλων σε διάφορα περιβάλλοντα-στόχους. Οι στόχοι ανάπτυξης για το στοιχείο Pusher στο TFX είναι ποικίλοι και ευέλικτοι, επιτρέποντας στους χρήστες να αναπτύξουν τα μοντέλα τους σε διαφορετικές πλατφόρμες ανάλογα με τις συγκεκριμένες απαιτήσεις τους. Σε αυτό
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, Βασικές αρχές EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Extended (TFX), Κατανεμημένη επεξεργασία και συστατικά, Ανασκόπηση εξέτασης
Ποιος είναι ο σκοπός του στοιχείου Evaluator στο TFX;
Το στοιχείο Evaluator στο TFX, το οποίο σημαίνει TensorFlow Extended, διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στη συνολική γραμμή μηχανικής μάθησης. Σκοπός του είναι να αξιολογήσει την απόδοση των μοντέλων μηχανικής μάθησης και να παρέχει πολύτιμες πληροφορίες για την αποτελεσματικότητά τους. Συγκρίνοντας τις προβλέψεις που γίνονται από τα μοντέλα με τις ετικέτες βασικής αλήθειας, το στοιχείο Αξιολογητής επιτρέπει
Ποιοι είναι οι δύο τύποι SavedModels που δημιουργούνται από το στοιχείο Trainer;
Το στοιχείο Trainer στο TensorFlow Extended (TFX) είναι υπεύθυνο για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης χρησιμοποιώντας το TensorFlow. Κατά την εκπαίδευση ενός μοντέλου, το στοιχείο Trainer δημιουργεί SavedModels, τα οποία είναι μια σειριακή μορφή για την αποθήκευση μοντέλων TensorFlow. Αυτά τα Αποθηκευμένα Μοντέλα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για συμπερασματικά αποτελέσματα και ανάπτυξη σε διάφορα περιβάλλοντα παραγωγής. Στο πλαίσιο της συνιστώσας Trainer, εκεί
Πώς διασφαλίζει η συνιστώσα Transform τη συνέπεια μεταξύ των περιβαλλόντων εκπαίδευσης και εξυπηρέτησης;
Το στοιχείο Transform διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στη διασφάλιση της συνέπειας μεταξύ των περιβαλλόντων εκπαίδευσης και εξυπηρέτησης στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης. Αποτελεί αναπόσπαστο μέρος του πλαισίου TensorFlow Extended (TFX), το οποίο εστιάζει στη δημιουργία επεκτάσιμων και έτοιμων για παραγωγή αγωγών μηχανικής εκμάθησης. Το στοιχείο Transform είναι υπεύθυνο για την προεπεξεργασία δεδομένων και τη μηχανική χαρακτηριστικών, τα οποία είναι
Ποιος είναι ο ρόλος του Apache Beam στο πλαίσιο TFX;
Το Apache Beam είναι ένα ενοποιημένο μοντέλο προγραμματισμού ανοιχτού κώδικα που παρέχει ένα ισχυρό πλαίσιο για τη δημιουργία αγωγών επεξεργασίας δεδομένων κατά παρτίδες και ροής. Προσφέρει ένα απλό και εκφραστικό API που επιτρέπει στους προγραμματιστές να γράφουν αγωγούς επεξεργασίας δεδομένων που μπορούν να εκτελεστούν σε διάφορα κατανεμημένα backend επεξεργασίας, όπως το Apache Flink, το Apache Spark και το Google Cloud Dataflow.