خدمت به مدل یعنی چه؟
ارائه یک مدل در زمینه هوش مصنوعی (AI) به فرآیند در دسترس ساختن یک مدل آموزشدیده برای پیشبینی یا انجام سایر وظایف در یک محیط تولید اشاره دارد. این شامل استقرار مدل در یک سرور یا زیرساخت ابری است که در آن میتواند دادههای ورودی را دریافت، پردازش کند و خروجی مورد نظر را تولید کند.
معماری توصیه شده برای خطوط لوله قدرتمند و کارآمد TFX چیست؟
معماری پیشنهادی برای خطوط لوله قدرتمند و کارآمد TFX شامل طراحی کاملاً سنجیدهای است که از قابلیتهای TensorFlow Extended (TFX) برای مدیریت مؤثر و خودکار کردن گردش کار یادگیری ماشینی انتها به انتها استفاده میکند. TFX چارچوبی قوی برای ساخت خطوط لوله ML مقیاس پذیر و آماده برای تولید فراهم می کند و به دانشمندان و مهندسان داده اجازه می دهد تا روی توسعه و استقرار مدل ها تمرکز کنند.
چگونه TensorFlow 2.0 از استقرار در پلتفرم های مختلف پشتیبانی می کند؟
TensorFlow 2.0، چارچوب یادگیری ماشین منبع باز محبوب، پشتیبانی قوی برای استقرار در پلتفرم های مختلف ارائه می دهد. این پشتیبانی برای فعال کردن استقرار مدلهای یادگیری ماشینی در دستگاههای مختلف مانند رایانههای رومیزی، سرورها، دستگاههای تلفن همراه و حتی سیستمهای تعبیهشده بسیار مهم است. در این پاسخ، راههای مختلف تنسورفلو را بررسی خواهیم کرد
فرآیند استقرار یک مدل آموزش دیده برای ارائه خدمات با استفاده از موتور یادگیری ماشین ابری Google را توضیح دهید.
استقرار یک مدل آموزش دیده برای ارائه خدمات با استفاده از موتور یادگیری ماشین ابری Google شامل چندین مرحله برای اطمینان از یک فرآیند روان و کارآمد است. این پاسخ توضیح مفصلی از هر مرحله ارائه می دهد و جنبه های کلیدی و ملاحظات مربوطه را برجسته می کند. 1. آماده سازی مدل: قبل از استقرار یک مدل آموزش دیده، بسیار مهم است که اطمینان حاصل شود