Kio estas la rolo de Apache Beam en la kadro TFX?
Apache Beam estas malfermfonta unuigita programa modelo, kiu disponigas potencan kadron por konstrui baton kaj fluajn datumtraktadduktojn. Ĝi ofertas simplan kaj esprimplenan API, kiu permesas al programistoj skribi datumtraktadduktojn, kiuj povas esti ekzekutitaj sur diversaj distribuitaj pretigaj backends, kiel Apache Flink, Apache Spark kaj Google Cloud Dataflow.
Kio estas la tri ĉefaj partoj de TFX-komponento?
En la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en la kunteksto de TensorFlow Extended (TFX) kaj TFX-duktoj, kompreni la ĉefajn komponantojn de TFX-komponento estas kerna. TFX-komponento estas memstara unuo de laboro, kiu plenumas specifan taskon ene de TFX-dukto. Ĝi estas desegnita por esti reuzebla, modula kaj komponebla, permesante
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Etendita (TFX), TFX-duktoj, Ekzamena revizio
Kiel la Interfaco de Pipelines Dashboard provizas amikan interfacon por administri kaj spuri la progreson de viaj duktoj kaj kuroj?
La Pipelines Dashboard UI en Google Cloud AI Platform provizas uzantojn per afabla interfaco por administri kaj spuri la progreson de siaj duktoj kaj kuroj. Ĉi tiu interfaco estas dizajnita por simpligi la procezon labori kun AI Platform Pipelines kaj ebligi uzantojn efike monitori kaj kontroli siajn maŝinlernajn laborfluojn. Unu el la
Kio estas la celo de AI Platform Pipelines kaj kiel ĝi traktas la bezonon de MLOps?
AI Platform Pipelines estas potenca ilo provizita de Google Cloud, kiu servas decidan celon en la kampo de maŝinlernado-operacioj (MLOps). Ĝia ĉefa celo estas trakti la bezonon de efika kaj skalebla administrado de maŝinlernantaj laborfluoj, certigante reprodukteblecon, skaleblon kaj aŭtomatigon. Proponante unuigitan kaj flulinian platformon, AI Platform
Kio estis Kubeflow origine kreita por malfermi fonton?
Kubeflow, potenca malfermfonta platformo, estis origine kreita por simpligi kaj simpligi la procezon de deplojado kaj administrado de maŝinlernado (ML) laborfluoj sur Kubernetes. Ĝi celas provizi kohezian ekosistemon, kiu ebligas al datumsciencistoj kaj ML-inĝenieroj koncentriĝi pri konstruado kaj trejnado de modeloj sen devi zorgi pri la subesta infrastrukturo kaj funkciado.
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, Kubeflow - maŝinlernado en Kubernetes, Ekzamena revizio