TFX मा पुशर कम्पोनेन्टका लागि तैनाती लक्ष्यहरू के हुन्?
TensorFlow Extended (TFX) मा पुशर कम्पोनेन्ट TFX पाइपलाइनको एक आधारभूत भाग हो जसले विभिन्न लक्षित वातावरणहरूमा प्रशिक्षित मोडेलहरूको तैनातीलाई ह्यान्डल गर्छ। TFX मा पुशर कम्पोनेन्टका लागि डिप्लोइमेन्ट लक्ष्यहरू विविध र लचिलो छन्, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको विशिष्ट आवश्यकताहरूको आधारमा विभिन्न प्लेटफर्महरूमा मोडेलहरू प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ। यस मा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), वितरित प्रशोधन र घटकहरू, परीक्षा समीक्षा
TFX मा मूल्याङ्कन कम्पोनेन्टको उद्देश्य के हो?
TFX मा मूल्याङ्कनकर्ता कम्पोनेन्ट, जसको अर्थ TensorFlow Extended हो, समग्र मेसिन लर्निङ पाइपलाइनमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यसको उद्देश्य मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्नु र तिनीहरूको प्रभावकारितामा बहुमूल्य अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्नु हो। ग्राउण्ड ट्रुथ लेबलहरूसँग मोडेलहरूद्वारा गरिएका भविष्यवाणीहरू तुलना गरेर, मूल्याङ्कनकर्ता कम्पोनेन्टले सक्षम बनाउँछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), वितरित प्रशोधन र घटकहरू, परीक्षा समीक्षा
ट्रेनर कम्पोनेन्टद्वारा उत्पन्न गरिएका दुई प्रकारका SavedModels के हुन्?
TensorFlow Extended (TFX) मा ट्रेनर कम्पोनेन्ट TensorFlow प्रयोग गरेर मेसिन लर्निङ मोडेलहरू प्रशिक्षणको लागि जिम्मेवार छ। मोडेललाई तालिम दिंदा, ट्रेनर कम्पोनेन्टले SavedModels उत्पन्न गर्छ, जुन TensorFlow मोडेलहरू भण्डारण गर्नको लागि क्रमबद्ध ढाँचा हो। यी SavedModels विभिन्न उत्पादन वातावरण मा अनुमान र तैनाती को लागी प्रयोग गर्न सकिन्छ। प्रशिक्षक कम्पोनेन्टको सन्दर्भमा, त्यहाँ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), वितरित प्रशोधन र घटकहरू, परीक्षा समीक्षा
ट्रान्सफर्म कम्पोनेन्टले कसरी प्रशिक्षण र सेवा गर्ने वातावरणहरू बीच एकरूपता सुनिश्चित गर्छ?
ट्रान्सफर्म कम्पोनेन्टले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा प्रशिक्षण र सेवा गर्ने वातावरणहरू बीच एकरूपता सुनिश्चित गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यो TensorFlow Extended (TFX) फ्रेमवर्कको अभिन्न अंग हो, जसले स्केलेबल र उत्पादन-तयार मेसिन लर्निङ पाइपलाइनहरू निर्माणमा केन्द्रित छ। ट्रान्सफर्म कम्पोनेन्ट डेटा प्रिप्रोसेसिङ र फीचर इन्जिनियरिङका लागि जिम्मेवार छ, जुन हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), वितरित प्रशोधन र घटकहरू, परीक्षा समीक्षा
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