Які цілі розгортання для компонента Pusher у TFX?
Компонент Pusher у TensorFlow Extended (TFX) є фундаментальною частиною конвеєра TFX, який забезпечує розгортання навчених моделей у різних цільових середовищах. Цілі розгортання для компонента Pusher у TFX різноманітні та гнучкі, що дозволяє користувачам розгортати свої моделі на різних платформах залежно від їхніх конкретних вимог. У цьому
Яке призначення компонента Evaluator у TFX?
Компонент Evaluator у TFX, що означає TensorFlow Extended, відіграє вирішальну роль у загальному конвеєрі машинного навчання. Його мета — оцінити продуктивність моделей машинного навчання та надати цінну інформацію про їхню ефективність. Порівнюючи прогнози, зроблені моделями, з основними мітками істинності, компонент оцінювача дає змогу
Які два типи SavedModels генеруються компонентом Trainer?
Компонент Trainer у TensorFlow Extended (TFX) відповідає за навчання моделей машинного навчання за допомогою TensorFlow. Під час навчання моделі компонент Trainer генерує SavedModels, які є серіалізованим форматом для зберігання моделей TensorFlow. Ці збережені моделі можна використовувати для висновків і розгортання в різних виробничих середовищах. У контексті компонента Trainer там
Як компонент Transform забезпечує узгодженість між середовищем навчання та обслуговування?
Компонент Transform відіграє вирішальну роль у забезпеченні узгодженості між середовищем навчання та обслуговуванням у сфері штучного інтелекту. Це невід’ємна частина фреймворку TensorFlow Extended (TFX), яка зосереджена на створенні масштабованих і готових до виробництва конвеєрів машинного навчання. Компонент Transform відповідає за попередню обробку даних і розробку функцій
Яка роль Apache Beam у фреймворку TFX?
Apache Beam — це уніфікована модель програмування з відкритим вихідним кодом, яка забезпечує потужну структуру для створення конвеєрів пакетної та потокової обробки даних. Він пропонує простий і виразний API, який дозволяє розробникам писати конвеєри обробки даних, які можна виконувати на різних розподілених серверах обробки, таких як Apache Flink, Apache Spark і Google Cloud Dataflow.