Kio estas la horizontalaj tavoloj inkluzivitaj en TFX por dukto-administrado kaj optimumigo?
TFX, kiu signifas TensorFlow Extended, estas ampleksa fin-al-fina platformo por konstrui produktadpretajn maŝinlernajn duktojn. Ĝi provizas aron da iloj kaj komponantoj, kiuj faciligas la disvolviĝon kaj disfaldiĝon de skaleblaj kaj fidindaj maŝinlernantaj sistemoj. TFX estas dizajnita por trakti la defiojn de administrado kaj optimumigado de maŝinlernado-duktoj, ebligante datumajn sciencistojn
Kio estas la malsamaj fazoj de la ML-dukto en TFX?
La TensorFlow Extended (TFX) estas potenca malfermfonta platformo desegnita por faciligi la disvolviĝon kaj deplojon de maŝinlernado (ML) modeloj en produktadmedioj. Ĝi disponigas ampleksan aron de iloj kaj bibliotekoj kiuj ebligas la konstruadon de fin-al-finaj ML-duktoj. Tiuj duktoj konsistas el pluraj apartaj fazoj, ĉiu servante specifan celon kaj kontribuante
Kiujn defiojn oni devas trakti kiam oni metas programaron en produktadon?
Kiam oni metas programaron en produktadon, estas pluraj defioj, kiujn oni devas trakti por certigi glatan kaj sukcesan disfaldiĝon. Ĉi tiuj defioj povas ekestiĝi de diversaj aspektoj de la aplikaĵo, inkluzive de ĝia arkitekturo, skaleblo, fidindeco, sekureco kaj efikeco. En la kunteksto de Artefarita Inteligenteco (AI) kaj specife TensorFlow Extended (TFX), estas pliaj
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Etendita (TFX), Kio ĝuste estas TFX, Ekzamena revizio
Kio estas la ML-specifaj konsideroj dum disvolvado de ML-aplikaĵo?
Dum evoluigado de maŝinlernado (ML) aplikaĵo, ekzistas pluraj ML-specifaj konsideroj kiuj devas esti konsiderataj. Ĉi tiuj konsideroj estas decidaj por certigi la efikecon, efikecon kaj fidindecon de la ML-modelo. En ĉi tiu respondo, ni diskutos kelkajn el la ŝlosilaj ML-specifaj konsideroj, kiujn programistoj devas memori kiam
Kio estas la celo de TensorFlow Extended (TFX) kadro?
La celo de TensorFlow Extended (TFX) kadro estas disponigi ampleksan kaj skaleblan platformon por la evoluo kaj deplojo de maŝinlernado (ML) modeloj en produktado. TFX estas specife desegnita por trakti la defiojn alfrontatajn de ML-praktikistoj dum transiro de esplorado al deplojo, provizante aron da iloj kaj plej bonaj praktikoj por