რა არის განლაგების მიზნები Pusher კომპონენტისთვის TFX-ში?
Pusher კომპონენტი TensorFlow Extended-ში (TFX) არის TFX მილსადენის ფუნდამენტური ნაწილი, რომელიც ახორციელებს გაწვრთნილი მოდელების განლაგებას სხვადასხვა სამიზნე გარემოში. TFX-ში Pusher კომპონენტის განლაგების მიზნები მრავალფეროვანია და მოქნილი, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს განათავსონ თავიანთი მოდელები სხვადასხვა პლატფორმებზე, მათი სპეციფიკური მოთხოვნებიდან გამომდინარე. Ამაში
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, TensorFlow გაფართოებული (TFX), განაწილებული დამუშავება და კომპონენტები, გამოცდის მიმოხილვა
რა არის Evaluator კომპონენტის მიზანი TFX-ში?
Evaluator კომპონენტი TFX-ში, რომელიც ნიშნავს TensorFlow Extended-ს, გადამწყვეტ როლს ასრულებს მანქანათმცოდნეობის მთლიან მილსადენში. მისი მიზანია შეაფასოს მანქანათმცოდნეობის მოდელების შესრულება და მიაწოდოს ღირებული ინფორმაცია მათი ეფექტურობის შესახებ. მოდელების მიერ გაკეთებული პროგნოზების ძირეული ჭეშმარიტების ეტიკეტებთან შედარებით, Evaluator კომპონენტი საშუალებას იძლევა
რა არის Trainer კომპონენტის მიერ გენერირებული SavedModels-ის ორი ტიპი?
Trainer კომპონენტი TensorFlow Extended-ში (TFX) პასუხისმგებელია მანქანური სწავლების მოდელების სწავლებაზე TensorFlow-ის გამოყენებით. მოდელის მომზადებისას, Trainer კომპონენტი წარმოქმნის SavedModels-ს, რომელიც წარმოადგენს სერიულ ფორმატს TensorFlow მოდელების შესანახად. ეს SavedModels შეიძლება გამოყენებულ იქნას დასკვნისა და განლაგებისთვის სხვადასხვა წარმოების გარემოში. ტრენერის კომპონენტის კონტექსტში, არსებობს
როგორ უზრუნველყოფს Transform კომპონენტი თანმიმდევრულობას სასწავლო და მომსახურე გარემოს შორის?
Transform კომპონენტი გადამწყვეტ როლს თამაშობს ხელოვნური ინტელექტის სფეროში ტრენინგსა და მომსახურე გარემოს შორის თანმიმდევრულობის უზრუნველსაყოფად. ეს არის TensorFlow Extended (TFX) ჩარჩოს განუყოფელი ნაწილი, რომელიც ფოკუსირებულია მასშტაბირებადი და წარმოებისთვის მზა მანქანათმცოდნეობის მილსადენების მშენებლობაზე. Transform კომპონენტი პასუხისმგებელია მონაცემთა წინასწარ დამუშავებაზე და ფუნქციების ინჟინერიაზე, რაც არის
რა როლი აქვს Apache Beam-ს TFX ჩარჩოში?
Apache Beam არის ღია კოდის ერთიანი პროგრამირების მოდელი, რომელიც უზრუნველყოფს მძლავრ ჩარჩოს პარტიული და ნაკადის მონაცემთა დამუშავების მილსადენების შესაქმნელად. ის გთავაზობთ მარტივ და ექსპრესიულ API-ს, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს დაწერონ მონაცემთა დამუშავების მილსადენები, რომლებიც შეიძლება შესრულდეს სხვადასხვა განაწილებულ დამუშავების ფონზე, როგორიცაა Apache Flink, Apache Spark და Google Cloud Dataflow.