מהן השכבות האופקיות הכלולות ב-TFX לניהול ואופטימיזציה של צינורות?
TFX, ראשי תיבות של TensorFlow Extended, היא פלטפורמה מקיפה מקצה לקצה לבניית צינורות למידת מכונה מוכנות לייצור. הוא מספק סט של כלים ורכיבים המאפשרים את הפיתוח והפריסה של מערכות למידת מכונה ניתנות להרחבה ואמינות. TFX נועד להתמודד עם האתגרים של ניהול ואופטימיזציה של צינורות למידת מכונה, מה שמאפשר למדעני נתונים
מהם השלבים השונים של צינור ה-ML ב-TFX?
ה-TensorFlow Extended (TFX) היא פלטפורמת קוד פתוח רבת עוצמה שנועדה להקל על הפיתוח והפריסה של מודלים של למידת מכונה (ML) בסביבות ייצור. הוא מספק סט מקיף של כלים וספריות המאפשרים בנייה של צינורות ML מקצה לקצה. צינורות אלה מורכבים מכמה שלבים נפרדים, כל אחד משרת מטרה מסוימת ותורם
- פורסם ב בינה מלאכותית, יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow מורחב (TFX), מה זה בעצם TFX, סקירת בחינה
לאילו אתגרים יש להתמודד כאשר מכניסים יישום תוכנה לייצור?
כאשר מכניסים יישום תוכנה לייצור, ישנם מספר אתגרים שיש לטפל בהם כדי להבטיח פריסה חלקה ומוצלחת. אתגרים אלו יכולים לנבוע מהיבטים שונים של האפליקציה, לרבות הארכיטקטורה, המדרגיות, האמינות, האבטחה והביצועים שלה. בהקשר של בינה מלאכותית (AI) ובמיוחד TensorFlow Extended (TFX), ישנם נוספים
מהם השיקולים הספציפיים ל-ML בעת פיתוח יישום ML?
בעת פיתוח יישום למידת מכונה (ML), ישנם מספר שיקולים ספציפיים ל-ML שצריכים להילקח בחשבון. שיקולים אלו חיוניים על מנת להבטיח את האפקטיביות, היעילות והאמינות של מודל ה-ML. בתשובה זו, נדון בכמה משיקולי המפתח הספציפיים ל-ML שעל מפתחים לזכור כאשר
מהי מטרת המסגרת של TensorFlow Extended (TFX)?
מטרת המסגרת של TensorFlow Extended (TFX) היא לספק פלטפורמה מקיפה וניתנת להרחבה לפיתוח ופריסה של מודלים של למידת מכונה (ML) בייצור. TFX תוכנן במיוחד כדי להתמודד עם האתגרים העומדים בפני מתרגלי ML בעת המעבר ממחקר לפריסה, על ידי מתן סט של כלים ושיטות עבודה מומלצות עבור
- פורסם ב בינה מלאכותית, יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow מורחב (TFX), מה זה בעצם TFX, סקירת בחינה