TFX फ्रेमवर्कमा Apache Beam को भूमिका के हो?
Apache Beam एक खुला स्रोत एकीकृत प्रोग्रामिङ मोडेल हो जसले ब्याच निर्माण र डेटा प्रशोधन पाइपलाइनहरू स्ट्रिम गर्नको लागि शक्तिशाली फ्रेमवर्क प्रदान गर्दछ। यसले एक सरल र अभिव्यक्त API प्रदान गर्दछ जसले विकासकर्ताहरूलाई डाटा प्रोसेसिङ पाइपलाइनहरू लेख्न अनुमति दिन्छ जुन विभिन्न वितरित प्रोसेसिङ ब्याकइन्डहरूमा कार्यान्वयन गर्न सकिन्छ, जस्तै Apache Flink, Apache Spark, र Google Cloud Dataflow।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), वितरित प्रशोधन र घटकहरू, परीक्षा समीक्षा
TFX कम्पोनेन्टका तीन मुख्य भागहरू के हुन्?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी TensorFlow Extended (TFX) र TFX पाइपलाइनहरूको सन्दर्भमा, TFX कम्पोनेन्टको मुख्य कम्पोनेन्टहरू बुझ्नु महत्त्वपूर्ण छ। TFX कम्पोनेन्ट कामको एक स्व-निहित एकाइ हो जसले TFX पाइपलाइन भित्र एक विशेष कार्य गर्दछ। यसलाई पुन: प्रयोग गर्न मिल्ने, मोड्युलर र कम्पोज गर्न मिल्ने गरी डिजाइन गरिएको हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), TFX पाइपलाइन, परीक्षा समीक्षा
कसरी पाइपलाइन ड्यासबोर्ड UI ले तपाइँको पाइपलाइन र रनको प्रगति व्यवस्थापन र ट्र्याक गर्न प्रयोगकर्ता-अनुकूल इन्टरफेस प्रदान गर्दछ?
गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्ममा पाइपलाइन ड्यासबोर्ड UI ले प्रयोगकर्ताहरूलाई उनीहरूको पाइपलाइन र रनको प्रगति व्यवस्थापन र ट्र्याक गर्न प्रयोगकर्ता-अनुकूल इन्टरफेस प्रदान गर्दछ। यो इन्टरफेस एआई प्लेटफर्म पाइपलाइनहरूसँग काम गर्ने प्रक्रियालाई सरल बनाउन र प्रयोगकर्ताहरूलाई उनीहरूको मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहहरूलाई प्रभावकारी रूपमा निगरानी र नियन्त्रण गर्न सक्षम बनाउन डिजाइन गरिएको हो। मध्ये एक
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, गुगल क्लाउड एआई प्लेटफार्म, एआई प्लेटफार्म पाइपलाइनहरू सेट अप गर्दै, परीक्षा समीक्षा
AI प्लेटफर्म पाइपलाइनहरूको उद्देश्य के हो र यसले MLOps को आवश्यकतालाई कसरी सम्बोधन गर्छ?
AI प्लेटफर्म पाइपलाइनहरू गुगल क्लाउडद्वारा प्रदान गरिएको शक्तिशाली उपकरण हो जसले मेसिन लर्निङ अपरेसनहरू (MLOps) को क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण काम गर्दछ। यसको प्राथमिक उद्देश्य मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहको कुशल र मापनयोग्य व्यवस्थापनको आवश्यकतालाई सम्बोधन गर्नु हो, पुन: उत्पादनशीलता, स्केलेबिलिटी, र स्वचालन सुनिश्चित गर्नु हो। एकीकृत र सुव्यवस्थित प्लेटफर्म, एआई प्लेटफर्म प्रस्ताव गरेर
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, गुगल क्लाउड एआई प्लेटफार्म, एआई प्लेटफार्म पाइपलाइनहरू सेट अप गर्दै, परीक्षा समीक्षा
कुबेफ्लो मूल रूपमा खुला स्रोतको लागि के सिर्जना गरिएको थियो?
Kubeflow, एक शक्तिशाली खुला-स्रोत प्लेटफर्म, मूल रूपमा Kubernetes मा मेसिन लर्निङ (ML) कार्यप्रवाहहरू तैनाती र व्यवस्थापन गर्ने प्रक्रियालाई स्ट्रिमलाइन र सरल बनाउन सिर्जना गरिएको थियो। यसले डेटा वैज्ञानिकहरू र एमएल इन्जिनियरहरूलाई अन्तर्निहित पूर्वाधार र परिचालनको बारेमा चिन्ता नगरी मोडेलहरू निर्माण र प्रशिक्षणमा ध्यान केन्द्रित गर्न सक्षम पारिस्थितिकी प्रणाली प्रदान गर्ने लक्ष्य राख्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, Kubeflow - Kubernetes मा मेसिन शिक्षा, परीक्षा समीक्षा