מהן יעדי הפריסה של רכיב ה-Pusher ב-TFX?
רכיב ה-Pusher ב-TensorFlow Extended (TFX) הוא חלק מהותי מצינור ה-TFX המטפל בפריסה של מודלים מאומנים לסביבות יעד שונות. יעדי הפריסה של רכיב ה-Pusher ב-TFX מגוונים וגמישים, ומאפשרים למשתמשים לפרוס את הדגמים שלהם לפלטפורמות שונות בהתאם לדרישות הספציפיות שלהם. בזה
- פורסם ב בינה מלאכותית, יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow מורחב (TFX), עיבוד ומרכיבים מבוזרים, סקירת בחינה
מהי המטרה של רכיב ה-Evaluator ב-TFX?
רכיב ה-Evaluator ב-TFX, ראשי תיבות של TensorFlow Extended, ממלא תפקיד מכריע בצנרת הכוללת של למידת מכונה. מטרתו היא להעריך את הביצועים של מודלים של למידת מכונה ולספק תובנות חשובות לגבי יעילותם. על ידי השוואת התחזיות שנעשו על ידי המודלים עם תוויות האמת הבסיסית, רכיב ה-Evaluator מאפשר
- פורסם ב בינה מלאכותית, יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow מורחב (TFX), עיבוד ומרכיבים מבוזרים, סקירת בחינה
מהם שני הסוגים של SavedModels שנוצרו על ידי רכיב ה-Trainer?
רכיב ה-Trainer ב-TensorFlow Extended (TFX) אחראי לאימון מודלים של למידת מכונה באמצעות TensorFlow. בעת אימון מודל, רכיב ה-Trainer יוצר SavedModels, שהם פורמט סידורי לאחסון מודלים של TensorFlow. ניתן להשתמש ב- SavedModels אלה להסקת הסקה ופריסה בסביבות ייצור שונות. בהקשר של רכיב ה-Trainer, שם
- פורסם ב בינה מלאכותית, יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow מורחב (TFX), עיבוד ומרכיבים מבוזרים, סקירת בחינה
כיצד מרכיב ה-Transform מבטיח עקביות בין סביבות ההדרכה וההגשה?
רכיב הטרנספורמציה ממלא תפקיד מכריע בהבטחת עקביות בין סביבות אימון והגשה בתחום הבינה המלאכותית. זהו חלק בלתי נפרד ממסגרת TensorFlow Extended (TFX), המתמקדת בבניית צינורות למידת מכונה ניתנים להרחבה ומוכנים לייצור. רכיב Transform אחראי על עיבוד מוקדם של נתונים והנדסת תכונות, שהם
מה התפקיד של Apache Beam במסגרת TFX?
Apache Beam הוא מודל תכנות מאוחד בקוד פתוח המספק מסגרת עוצמתית לבניית צינורות עיבוד נתונים אצווה והזרמת נתונים. הוא מציע API פשוט ואקספרסיבי המאפשר למפתחים לכתוב צינורות לעיבוד נתונים הניתנים לביצוע בקצה עיבוד מבוזר שונים, כגון Apache Flink, Apache Spark ו-Google Cloud Dataflow.