Kāda ir Apache Beam loma TFX sistēmā?
Apache Beam ir atvērtā pirmkoda vienots programmēšanas modelis, kas nodrošina jaudīgu ietvaru datu pakešu un straumēšanas datu apstrādes konveijeru veidošanai. Tas piedāvā vienkāršu un izteiksmīgu API, kas ļauj izstrādātājiem rakstīt datu apstrādes konveijerus, ko var izpildīt dažādās izplatītās apstrādes aizmugursistēmās, piemēram, Apache Flink, Apache Spark un Google Cloud Dataflow.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow Extended (TFX), Izplatīta apstrāde un komponenti, Eksāmenu apskats
Kādas ir trīs galvenās TFX komponenta daļas?
Mākslīgā intelekta jomā, īpaši TensorFlow Extended (TFX) un TFX cauruļvadu kontekstā, ir ļoti svarīgi saprast TFX komponenta galvenās sastāvdaļas. TFX komponents ir autonoma darba vienība, kas veic noteiktu uzdevumu TFX konveijerā. Tas ir paredzēts atkārtoti lietojams, modulārs un saliekams, ļaujot
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow Extended (TFX), TFX cauruļvadi, Eksāmenu apskats
Kā Pipelines Dashboard UI nodrošina lietotājam draudzīgu saskarni, lai pārvaldītu un izsekotu jūsu konveijera un palaišanas progresu?
Google mākoņa AI platformas Pipelines Dashboard lietotāja interfeiss nodrošina lietotājiem ērtu saskarni, lai pārvaldītu un izsekotu viņu konveijera un darbību norisi. Šī saskarne ir izstrādāta, lai vienkāršotu darbu ar AI platformas konveijeriem un ļautu lietotājiem efektīvi pārraudzīt un kontrolēt savas mašīnmācīšanās darbplūsmas. Viens no
Kāds ir AI platformas cauruļvadu mērķis un kā tas risina vajadzību pēc MLOps?
AI Platform Pipelines ir spēcīgs Google Cloud rīks, kas kalpo izšķirošam mērķim mašīnmācīšanās operāciju (MLOps) jomā. Tās galvenais mērķis ir risināt vajadzību pēc efektīvas un mērogojamas mašīnmācīšanās darbplūsmu pārvaldības, nodrošinot reproducējamību, mērogojamību un automatizāciju. Piedāvājot vienotu un racionalizētu platformu, AI platforma
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI platforma, AI platformas cauruļvadu uzstādīšana, Eksāmenu apskats
Kas Kubeflow sākotnēji tika izveidots atvērtajam pirmkodam?
Kubeflow, jaudīga atvērtā pirmkoda platforma, sākotnēji tika izveidota, lai racionalizētu un vienkāršotu mašīnmācības (ML) darbplūsmu izvietošanas un pārvaldības procesu Kubernetes. Tā mērķis ir nodrošināt vienotu ekosistēmu, kas ļauj datu zinātniekiem un ML inženieriem koncentrēties uz modeļu izveidi un apmācību, neuztraucoties par pamatā esošo infrastruktūru un darbību.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, Kubeflow — mašīnmācība vietnē Kubernetes, Eksāmenu apskats