Kio estas la deplojceloj por la Pusher-komponento en TFX?
La Pusher-komponento en TensorFlow Extended (TFX) estas fundamenta parto de la TFX-dukto, kiu pritraktas la deplojon de trejnitaj modeloj al diversaj celmedioj. La deplojceloj por la Pusher-komponento en TFX estas diversaj kaj flekseblaj, permesante al uzantoj deploji siajn modelojn al malsamaj platformoj depende de iliaj specifaj postuloj. En tio ĉi
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Etendita (TFX), Distribuita prilaborado kaj komponantoj, Ekzamena revizio
Kio estas la celo de la Evaluator-komponento en TFX?
La Evaluator-komponento en TFX, kiu signifas TensorFlow Extended, ludas decidan rolon en la ĝenerala maŝinlernada dukto. Ĝia celo estas taksi la agadon de maŝinlernado-modeloj kaj disponigi valorajn sciojn pri ilia efikeco. Komparante la antaŭdirojn faritajn de la modeloj kun la grundaj veraj etikedoj, la Evaluator-komponento ebligas
Kio estas la du specoj de SavedModels generitaj de la Trejnisto-komponento?
La Trejnisto-komponento en TensorFlow Extended (TFX) respondecas pri trejnado de maŝinlernado-modeloj uzante TensorFlow. Dum trejnado de modelo, la Trejnisto-komponento generas SavedModels, kiuj estas seriigita formato por stoki TensorFlow-modelojn. Ĉi tiuj SavedModels povas esti uzataj por konkludo kaj deplojo en diversaj produktadmedioj. En la kunteksto de la Trejnisto-komponento, tie
Kiel la Transform-komponento certigas konsistencon inter trejnado kaj servado-medioj?
La Transform-komponento ludas decidan rolon por certigi konsistencon inter trejnado kaj servado de medioj en la kampo de Artefarita Inteligenteco. Ĝi estas integra parto de la kadro TensorFlow Extended (TFX), kiu koncentriĝas pri konstruado de skaleblaj kaj produktadpretaj maŝinlernado-duktoj. La Transform-komponento respondecas pri datumpretigo kaj trajto-inĝenierado, kiuj estas
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.