Kādi horizontālie slāņi ir iekļauti TFX cauruļvadu pārvaldībai un optimizācijai?
TFX, kas apzīmē TensorFlow Extended, ir visaptveroša platforma ražošanai gatavu mašīnmācīšanās cauruļvadu veidošanai. Tas nodrošina rīku un komponentu kopumu, kas atvieglo mērogojamu un uzticamu mašīnmācīšanās sistēmu izstrādi un izvietošanu. TFX ir izstrādāts, lai risinātu problēmas, kas saistītas ar mašīnmācīšanās cauruļvadu pārvaldību un optimizēšanu, ļaujot datu zinātniekiem
Kādas ir dažādas ML konveijera fāzes TFX?
TensorFlow Extended (TFX) ir jaudīga atvērtā pirmkoda platforma, kas izstrādāta, lai atvieglotu mašīnmācības (ML) modeļu izstrādi un izvietošanu ražošanas vidēs. Tas nodrošina visaptverošu rīku un bibliotēku komplektu, kas ļauj izveidot pilnīgus ML cauruļvadus. Šie cauruļvadi sastāv no vairākām atšķirīgām fāzēm, no kurām katra kalpo noteiktam mērķim un sniedz ieguldījumu
Kādas problēmas ir jārisina, ieviešot lietojumprogrammu ražošanā?
Lietojot lietojumprogrammu ražošanā, ir jārisina vairāki izaicinājumi, lai nodrošinātu vienmērīgu un veiksmīgu izvietošanu. Šīs problēmas var rasties no dažādiem lietojumprogrammas aspektiem, tostarp tās arhitektūras, mērogojamības, uzticamības, drošības un veiktspējas. Mākslīgā intelekta (AI) un īpaši TensorFlow Extended (TFX) kontekstā ir papildu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow Extended (TFX), Kas īsti ir TFX, Eksāmenu apskats
Kādi ir ML specifiski apsvērumi, izstrādājot ML lietojumprogrammu?
Izstrādājot mašīnmācīšanās (ML) lietojumprogrammu, ir jāņem vērā vairāki ML specifiski apsvērumi. Šie apsvērumi ir ļoti svarīgi, lai nodrošinātu ML modeļa efektivitāti, efektivitāti un uzticamību. Šajā atbildē mēs apspriedīsim dažus galvenos ML specifiskos apsvērumus, kas izstrādātājiem būtu jāpatur prātā
Kāds ir TensorFlow Extended (TFX) ietvara mērķis?
TensorFlow Extended (TFX) ietvara mērķis ir nodrošināt visaptverošu un mērogojamu platformu mašīnmācības (ML) modeļu izstrādei un ieviešanai ražošanā. TFX ir īpaši izstrādāts, lai risinātu problēmas, ar kurām saskaras ML praktiķi, pārejot no pētniecības uz izvietošanu, nodrošinot rīku un labākās prakses kopumu