TFX дахь Pusher бүрэлдэхүүн хэсгийн байршуулалтын зорилтууд юу вэ?
TensorFlow Extended (TFX) дахь Pusher бүрэлдэхүүн хэсэг нь TFX дамжуулах хоолойн үндсэн хэсэг бөгөөд бэлтгэгдсэн загваруудыг янз бүрийн зорилтот орчинд байрлуулах ажлыг зохицуулдаг. TFX дахь Pusher бүрэлдэхүүн хэсгийн байршуулалтын зорилтууд нь олон янзын бөгөөд уян хатан байдаг тул хэрэглэгчид өөрсдийн шаардлагаас хамааран өөр өөр платформ дээр загвараа байрлуулах боломжийг олгодог. Энэ нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Өргөтгөсөн (TFX), Тархсан боловсруулалт ба бүрэлдэхүүн хэсэг, Шалгалтын тойм
TFX дахь үнэлгээний бүрэлдэхүүн хэсэг нь ямар зорилготой вэ?
TensorFlow Extended гэсэн үгийн товчлол болох TFX дахь үнэлгээний бүрэлдэхүүн хэсэг нь машин сургалтын ерөнхий шугамд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Үүний зорилго нь машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэлийг үнэлж, үр дүнтэй байдлын талаар үнэ цэнэтэй ойлголт өгөх явдал юм. Загваруудын хийсэн таамаглалыг үндсэн үнэний шошготой харьцуулснаар Үнэлгээний бүрэлдэхүүн хэсэг нь идэвхжүүлдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Өргөтгөсөн (TFX), Тархсан боловсруулалт ба бүрэлдэхүүн хэсэг, Шалгалтын тойм
Сургагч бүрэлдэхүүнээр үүсгэгдсэн хоёр төрлийн SavedModels юу вэ?
TensorFlow Extended (TFX) дахь Trainer бүрэлдэхүүн хэсэг нь TensorFlow ашиглан машин сургалтын загваруудыг сургах үүрэгтэй. Загварыг сургах үед Trainer бүрэлдэхүүн хэсэг нь SavedModels-ийг үүсгэдэг бөгөөд энэ нь TensorFlow загваруудыг хадгалах цуваа хэлбэр юм. Эдгээр Хадгалсан Загваруудыг янз бүрийн үйлдвэрлэлийн орчинд дүгнэлт хийх, ашиглахад ашиглаж болно. Сургагч багшийн бүрэлдэхүүн хэсгийн хүрээнд тэнд
Transform бүрэлдэхүүн хэсэг нь сургалтын болон үйлчилгээний орчин хоорондын уялдааг хэрхэн хангадаг вэ?
Transform бүрэлдэхүүн хэсэг нь Хиймэл оюун ухааны чиглэлээр сургалт, үйлчилгээний орчин хоорондын уялдаа холбоог хангахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь TensorFlow Extended (TFX) хүрээний салшгүй хэсэг бөгөөд өргөтгөх боломжтой, үйлдвэрлэлд бэлэн машин сургалтын шугам хоолой барихад чиглэдэг. Transform бүрэлдэхүүн хэсэг нь өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт болон функцийн инженерчлэлийг хариуцдаг
TFX хүрээн дэх Apache Beam ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Apache Beam нь багц болон урсгал мэдээлэл боловсруулах дамжуулах шугамыг бий болгох хүчирхэг тогтолцоог хангадаг нээлттэй эхийн нэгдсэн програмчлалын загвар юм. Энэ нь хөгжүүлэгчдэд Apache Flink, Apache Spark, Google Cloud Dataflow зэрэг янз бүрийн тархсан боловсруулалтын арын хэсэгт гүйцэтгэх боломжтой өгөгдөл боловсруулах дамжуулах шугам бичих боломжийг олгодог энгийн бөгөөд ойлгомжтой API-г санал болгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Өргөтгөсөн (TFX), Тархсан боловсруулалт ба бүрэлдэхүүн хэсэг, Шалгалтын тойм