TensorFlow 2.0, populārā atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās sistēma, nodrošina stabilu atbalstu izvietošanai dažādās platformās. Šis atbalsts ir ļoti svarīgs, lai nodrošinātu mašīnmācīšanās modeļu izvietošanu dažādās ierīcēs, piemēram, galddatoros, serveros, mobilajās ierīcēs un pat iegultās sistēmās. Šajā atbildē mēs izpētīsim dažādus veidus, kā TensorFlow 2.0 atvieglo izvietošanu dažādās platformās.
Viena no galvenajām TensorFlow 2.0 iezīmēm ir tās uzlabotās modeļa apkalpošanas iespējas. TensorFlow Serving, īpaša apkalpošanas sistēma TensorFlow modeļiem, ļauj lietotājiem ērti izvietot savus modeļus ražošanas vidē. Tas nodrošina elastīgu arhitektūru, kas atbalsta gan tiešsaistes, gan pakešu prognozēšanu, ļaujot izdarīt secinājumus reāllaikā, kā arī veikt liela mēroga pakešu apstrādi. TensorFlow Serving atbalsta arī modeļu versiju izveidi un vienlaikus var apstrādāt vairākus modeļus, tādējādi atvieglojot modeļu atjaunināšanu un pārvaldību ražošanas apstākļos.
Vēl viens svarīgs TensorFlow 2.0 izvietošanas atbalsta aspekts ir tā saderība ar dažādām platformām un programmēšanas valodām. TensorFlow 2.0 nodrošina API vairākām programmēšanas valodām, tostarp Python, C++, Java un Go, padarot to pieejamu plašam izstrādātāju lokam. Šis valodas atbalsts nodrošina nemanāmu TensorFlow modeļu integrāciju esošajās programmatūras sistēmās un ļauj izstrādāt platformai specifiskas lietojumprogrammas.
Turklāt TensorFlow 2.0 piedāvā atbalstu izvietošanai dažādos aparatūras paātrinātājos, piemēram, GPU un TPU. Šie paātrinātāji var ievērojami paātrināt apmācības un secinājumu izdarīšanas procesus, padarot iespējamu modeļu izvietošanu ierīcēs ar ierobežotiem resursiem. TensorFlow 2.0 nodrošina augsta līmeņa API, piemēram, tf.distribute.Strategy, kas ļauj ērti izmantot aparatūras paātrinātājus, neprasot lielas koda modifikācijas.
Turklāt TensorFlow 2.0 ievieš TensorFlow Lite, specializētu sistēmu mašīnmācīšanās modeļu izvietošanai mobilajās un iegultās ierīcēs. TensorFlow Lite optimizē modeļus efektīvai izpildei ierīcēs ar ierobežotiem skaitļošanas resursiem, piemēram, viedtālruņos un IoT ierīcēs. Tas nodrošina rīkus modeļu pārveidošanai, kvantēšanai un optimizēšanai, nodrošinot, ka modeļus var izvietot plašā mobilo platformu klāstā.
Turklāt TensorFlow 2.0 atbalsta izvietošanu mākoņa platformās, piemēram, Google Cloud Platform (GCP) un Amazon Web Services (AWS). TensorFlow Extended (TFX), ražošanai gatava platforma TensorFlow modeļu izvietošanai plašā mērogā, nemanāmi integrējas ar mākoņa platformām un nodrošina pilnīgu atbalstu mašīnmācīšanās cauruļvadu izveidei un izvietošanai. TFX ļauj lietotājiem apmācīt modeļus izkliedētā veidā, pārvaldīt modeļu versijas un viegli izvietot modeļus mākoņa pakalpojumu sistēmās.
TensorFlow 2.0 piedāvā visaptverošu atbalstu izvietošanai dažādās platformās. Tā uzlabotās modeļa apkalpošanas iespējas, saderība ar vairākām programmēšanas valodām, atbalsts aparatūras paātrinātājiem un specializētās sistēmas, piemēram, TensorFlow Lite un TFX, padara to par spēcīgu rīku mašīnmācīšanās modeļu izvietošanai dažādās vidēs. Izmantojot šīs funkcijas, izstrādātāji var viegli izvietot savus TensorFlow modeļus dažādās platformās, ļaujot plaši izmantot mašīnmācību dažādās nozarēs.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/TFF TensorFlow pamati:
- Kā var izmantot iegulšanas slāni, lai automātiski piešķirtu pareizas asis vārdu kā vektoru attēlojuma diagrammai?
- Kāds ir maksimālās apvienošanas mērķis CNN?
- Kā attēlu atpazīšanai tiek izmantots funkciju ieguves process konvolucionālajā neironu tīklā (CNN)?
- Vai mašīnmācīšanās modeļiem, kas darbojas TensorFlow.js, ir jāizmanto asinhronā mācīšanās funkcija?
- Kāds ir TensorFlow Keras Tokenizer API maksimālā vārdu skaita parametrs?
- Vai TensorFlow Keras Tokenizer API var izmantot, lai atrastu biežākos vārdus?
- Kas ir TOCO?
- Kāda ir saistība starp vairākiem mašīnmācīšanās modeļa laikmetiem un modeļa palaišanas prognozēšanas precizitāti?
- Vai paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā mācībā rada paplašinātu apmācības datu kopu, kuras pamatā ir dabiskie diagrammas dati?
- Kas ir paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā apmācībā?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals