TFX SDK болон Kubeflow Pipelines SDK хоёрын давуу болон ялгаа нь юу вэ, та өөрийн дамжуулах хоолойг үүсгэхдээ тэдгээрийн хооронд хэрхэн сонголт хийх ёстой вэ?
TFX SDK (TensorFlow Extended Software Development Kit) болон Kubeflow Pipelines SDK нь Google Cloud AI платформ дээр машин сургалтын дамжуулах шугам үүсгэх, удирдахад ашиглаж болох хоёр хүчирхэг хэрэгсэл юм. Тэдгээр нь ижил төстэй талуудтай ч гэсэн тодорхой давуу болон ялгаатай талуудтай бөгөөд тэдгээрийг бүтээхдээ сонгохдоо анхаарч үзэх хэрэгтэй.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, AI платформ дамжуулах хоолойг тохируулах, Шалгалтын тойм
Pipelines Dashboard UI нь дамжуулах хоолой болон гүйлтийн явцыг удирдах, хянах хэрэглэгчдэд ээлтэй интерфэйсийг хэрхэн хангадаг вэ?
Google Cloud AI платформ дахь Pipelines Dashboard UI нь хэрэглэгчдэд дамжуулах шугам болон гүйлтийн явцыг удирдах, хянах хэрэглэгчдэд ээлтэй интерфейсээр хангадаг. Энэхүү интерфэйс нь AI платформ дамжуулах хоолойтой ажиллах үйл явцыг хялбарчлах, хэрэглэгчдэд машин сургалтын ажлын урсгалыг үр дүнтэй хянах, хянах боломжийг олгох зорилготой юм. Ийн нэг
AI платформ дамжуулах хоолойг тохируулах үйл явц, түүний дотор шинэ дамжуулах хоолойг байрлуулахтай холбоотой алхмуудыг тайлбарлана уу.
AI Platform Pipelines-ийг тохируулах нь хэрэглэгчдэд Google Cloud дээр машин сургалтын дамжуулах шугамыг байрлуулах, удирдах боломжийг олгодог хэд хэдэн алхмуудыг агуулдаг. Эдгээр дамжуулах хоолой нь машин сургалтын ажлын урсгалыг автоматжуулах, зохицуулах үр дүнтэй, үр дүнтэй арга замыг бий болгож, загваруудыг масштабаар боловсруулах, байрлуулах, хянахад хялбар болгодог. Энэ хариултанд бид ярилцах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, AI платформ дамжуулах хоолойг тохируулах, Шалгалтын тойм
AI Platform Pipelines нь машин сургалтын үйл явцыг оновчтой болгохын тулд урьдчилан бэлтгэсэн TFX бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг хэрхэн ашигладаг вэ?
AI Platform Pipelines нь Google Cloud-аас олгодог хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд машин сурах үйл явцыг оновчтой болгохын тулд урьдчилан бэлтгэсэн TFX бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг ашигладаг. TFX нь TensorFlow Extended гэсэн үгийн товчлол бөгөөд үйлдвэрлэлд бэлэн машин сургалтын загваруудыг бүтээх, ашиглахад зориулагдсан төгсгөлийн платформ юм. AI Platform Pipelines доторх TFX бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг ашигласнаар хөгжүүлэгчид болон өгөгдөл судлаачид хялбаршуулах боломжтой.
AI платформ дамжуулах хоолойн зорилго юу вэ, энэ нь MLOps-ийн хэрэгцээг хэрхэн шийдвэрлэх вэ?
AI Platform Pipelines нь Google Cloud-аас гаргасан хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд машин сургалтын үйл ажиллагааны (MLOps) салбарт чухал зорилготой. Үүний гол зорилго нь машин сургалтын ажлын урсгалын үр ашигтай, өргөтгөх боломжтой менежментийн хэрэгцээг хангах, дахин үйлдвэрлэх, өргөтгөх, автоматжуулалтыг хангах явдал юм. Нэгдсэн, оновчтой платформ, AI платформыг санал болгосноор
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, AI платформ дамжуулах хоолойг тохируулах, Шалгалтын тойм