Kakšni so cilji uvajanja komponente Pusher v TFX?
Komponenta Pusher v TensorFlow Extended (TFX) je temeljni del cevovoda TFX, ki skrbi za uvajanje usposobljenih modelov v različna ciljna okolja. Cilji uvajanja za komponento Pusher v TFX so raznoliki in prilagodljivi, kar uporabnikom omogoča uvajanje njihovih modelov na različne platforme glede na njihove specifične zahteve. V tem
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Extended (TFX), Porazdeljena obdelava in komponente, Pregled izpita
Kakšen je namen komponente Evaluator v TFX?
Komponenta Evaluator v TFX, ki pomeni TensorFlow Extended, igra ključno vlogo v celotnem procesu strojnega učenja. Njegov namen je oceniti delovanje modelov strojnega učenja in zagotoviti dragocen vpogled v njihovo učinkovitost. Komponenta Evaluator omogoča primerjavo napovedi, ki jih naredijo modeli, z osnovnimi oznakami resnice
Kateri sta dve vrsti shranjenih modelov, ki jih ustvari komponenta Trainer?
Komponenta Trainer v TensorFlow Extended (TFX) je odgovorna za usposabljanje modelov strojnega učenja z uporabo TensorFlow. Pri usposabljanju modela komponenta Trainer ustvari SavedModels, ki so serijski format za shranjevanje modelov TensorFlow. Te shranjene modele je mogoče uporabiti za sklepanje in uvajanje v različnih produkcijskih okoljih. V kontekstu komponente Trainer tam
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Extended (TFX), Porazdeljena obdelava in komponente, Pregled izpita
Kako komponenta Transform zagotavlja skladnost med izobraževalnim in strežnim okoljem?
Komponenta Transform ima ključno vlogo pri zagotavljanju skladnosti med okolji za usposabljanje in strežbo na področju umetne inteligence. Je sestavni del ogrodja TensorFlow Extended (TFX), ki se osredotoča na gradnjo razširljivih in za proizvodnjo pripravljenih cevovodov strojnega učenja. Komponenta Transform je odgovorna za predhodno obdelavo podatkov in inženiring funkcij, ki sta
Kakšna je vloga Apache Beam v ogrodju TFX?
Apache Beam je odprtokodni poenoten programski model, ki zagotavlja zmogljivo ogrodje za gradnjo cevovodov za paketno in pretočno obdelavo podatkov. Ponuja preprost in izrazit API, ki razvijalcem omogoča pisanje cevovodov za obdelavo podatkov, ki jih je mogoče izvajati na različnih zaledjih porazdeljene obdelave, kot so Apache Flink, Apache Spark in Google Cloud Dataflow.