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.
Kateri so trije glavni deli komponente TFX?
Na področju umetne inteligence, zlasti v kontekstu TensorFlow Extended (TFX) in cevovodov TFX, je razumevanje glavnih komponent komponente TFX ključnega pomena. Komponenta TFX je samostojna enota dela, ki izvaja določeno nalogo znotraj cevovoda TFX. Zasnovan je za večkratno uporabo, modularen in sestavljiv, kar omogoča
Kako uporabniški vmesnik nadzorne plošče Pipelines zagotavlja uporabniku prijazen vmesnik za upravljanje in sledenje napredku vaših cevovodov in izvajanj?
Uporabniški vmesnik Pipelines Dashboard v Google Cloud AI Platform uporabnikom ponuja uporabniku prijazen vmesnik za upravljanje in sledenje napredku njihovih cevovodov in izvajanj. Ta vmesnik je zasnovan tako, da poenostavi postopek dela s cevovodi platforme AI in uporabnikom omogoči učinkovito spremljanje in nadzor delovnih tokov strojnega učenja. Eden izmed
Kaj je namen AI Platform Pipelines in kako obravnava potrebo po MLOps?
AI Platform Pipelines je zmogljivo orodje, ki ga zagotavlja Google Cloud in služi ključnemu namenu na področju operacij strojnega učenja (MLOps). Njegov glavni cilj je obravnavati potrebo po učinkovitem in razširljivem upravljanju delovnih tokov strojnega učenja, zagotavljanje ponovljivosti, razširljivosti in avtomatizacije. S ponudbo enotne in poenostavljene platforme, platforme AI
Kaj je bilo Kubeflow prvotno ustvarjeno za odprto kodo?
Kubeflow, zmogljiva odprtokodna platforma, je bila prvotno ustvarjena za racionalizacijo in poenostavitev postopka uvajanja in upravljanja delovnih tokov strojnega učenja (ML) v Kubernetesu. Njegov namen je zagotoviti koheziven ekosistem, ki omogoča znanstvenikom za podatke in inženirjem ML, da se osredotočijo na gradnjo in modele usposabljanja, ne da bi jim bilo treba skrbeti za osnovno infrastrukturo in delovanje.
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, Kubeflow - strojno učenje na Kubernetesu, Pregled izpita