რას ნიშნავს მოდელის მომსახურება?
მოდელის მომსახურება ხელოვნური ინტელექტის (AI) კონტექსტში გულისხმობს გაწვრთნილი მოდელის ხელმისაწვდომობის პროცესს წარმოების გარემოში პროგნოზების გასაკეთებლად ან სხვა ამოცანების შესასრულებლად. ის გულისხმობს მოდელის სერვერზე ან ღრუბლოვან ინფრასტრუქტურაზე განთავსებას, სადაც მას შეუძლია მიიღოს შეყვანის მონაცემები, დაამუშავოს ისინი და გამოიმუშაოს სასურველი გამომავალი.
რა არის რეკომენდებული არქიტექტურა ძლიერი და ეფექტური TFX მილსადენებისთვის?
მძლავრი და ეფექტური TFX მილსადენებისთვის რეკომენდებული არქიტექტურა მოიცავს კარგად გააზრებულ დიზაინს, რომელიც იყენებს TensorFlow Extended (TFX) შესაძლებლობებს, რათა ეფექტურად მართოს და ავტომატიზირება გაუწიოს ბოლომდე მანქანური სწავლების სამუშაო პროცესს. TFX უზრუნველყოფს მძლავრ ჩარჩოს მასშტაბური და წარმოებისთვის მზა ML მილსადენების შესაქმნელად, რაც მონაცემთა მეცნიერებსა და ინჟინრებს საშუალებას აძლევს ფოკუსირება მოახდინონ მოდელების შემუშავებასა და დანერგვაზე.
როგორ უჭერს მხარს TensorFlow 2.0 განლაგებას სხვადასხვა პლატფორმებზე?
TensorFlow 2.0, პოპულარული ღია კოდის მანქანური სწავლების ჩარჩო, უზრუნველყოფს ძლიერ მხარდაჭერას სხვადასხვა პლატფორმაზე განლაგებისთვის. ეს მხარდაჭერა გადამწყვეტია მანქანური სწავლების მოდელების განლაგებისთვის სხვადასხვა მოწყობილობებზე, როგორიცაა დესკტოპები, სერვერები, მობილური მოწყობილობები და თუნდაც ჩაშენებული სისტემები. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით TensorFlow-ის სხვადასხვა გზებს
ახსენით Google Cloud Machine Learning Engine-ის გამოყენებით მომზადებული მოდელის გამოყენების პროცესი.
Google Cloud Machine Learning Engine-ის გამოყენებით გაწვრთნილი მოდელის დაყენება მოიცავს რამდენიმე ნაბიჯს, რათა უზრუნველყოს გლუვი და ეფექტური პროცესი. ეს პასუხი უზრუნველყოფს თითოეული ნაბიჯის დეტალურ ახსნას, ხაზს უსვამს ძირითად ასპექტებსა და მოსაზრებებს. 1. მოდელის მომზადება: გაწვრთნილი მოდელის განლაგებამდე მნიშვნელოვანია იმის უზრუნველყოფა, რომ
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google ინსტრუმენტები მანქანური სწავლებისთვის, TensorFlow ობიექტის ამოცნობა iOS- ზე, გამოცდის მიმოხილვა