Kādi ir Pusher komponenta izvietošanas mērķi TFX?
TensorFlow Extended (TFX) Pusher komponents ir būtiska TFX konveijera daļa, kas nodrošina apmācītu modeļu izvietošanu dažādās mērķa vidēs. Pusher komponenta izvietošanas mērķi TFX ir daudzveidīgi un elastīgi, ļaujot lietotājiem izvietot savus modeļus dažādās platformās atkarībā no viņu īpašajām prasībām. Šajā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow Extended (TFX), Izplatīta apstrāde un komponenti, Eksāmenu apskats
Kāds ir TFX komponenta Evaluator mērķis?
TFX komponentam Evaluator, kas apzīmē TensorFlow Extended, ir izšķiroša nozīme kopējā mašīnmācīšanās konveijerā. Tās mērķis ir novērtēt mašīnmācīšanās modeļu veiktspēju un sniegt vērtīgu ieskatu par to efektivitāti. Salīdzinot modeļu prognozes ar pamata patiesības etiķetēm, vērtētāja komponents ļauj
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow Extended (TFX), Izplatīta apstrāde un komponenti, Eksāmenu apskats
Kādi ir divi SavedModels veidi, ko ģenerē Trainer komponents?
TensorFlow Extended (TFX) Trainer komponents ir atbildīgs par mašīnmācīšanās modeļu apmācību, izmantojot TensorFlow. Apmācot modeli, Trainer komponents ģenerē SavedModels, kas ir serializēts formāts TensorFlow modeļu glabāšanai. Šos SavedModels var izmantot secinājumiem un izvietošanai dažādās ražošanas vidēs. Trenera komponenta kontekstā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow Extended (TFX), Izplatīta apstrāde un komponenti, Eksāmenu apskats
Kā pārveidošanas komponents nodrošina konsekvenci starp apmācību un apkalpošanas vidi?
Pārveidošanas komponentei ir izšķiroša nozīme, nodrošinot konsekvenci starp apmācību un apkalpošanas vidi mākslīgā intelekta jomā. Tā ir TensorFlow Extended (TFX) sistēmas neatņemama sastāvdaļa, kas koncentrējas uz mērogojamu un ražošanai gatavu mašīnmācīšanās cauruļvadu izveidi. Pārveidošanas komponents ir atbildīgs par datu priekšapstrādi un līdzekļu inženieriju, kas ir
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