نقش پرتو آپاچی در چارچوب TFX چیست؟
Apache Beam یک مدل برنامه نویسی یکپارچه منبع باز است که چارچوبی قدرتمند برای ساخت خطوط لوله پردازش داده های دسته ای و جریانی فراهم می کند. این یک API ساده و رسا ارائه میکند که به توسعهدهندگان اجازه میدهد خطوط لوله پردازش داده را بنویسند که میتوانند روی باطنهای پردازش توزیعشده مختلف، مانند Apache Flink، Apache Spark و Google Cloud Dataflow اجرا شوند.
سه بخش اصلی یک کامپوننت TFX چیست؟
در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در زمینه خطوط لوله TensorFlow Extended (TFX) و TFX، درک اجزای اصلی یک جزء TFX بسیار مهم است. یک جزء TFX یک واحد کار مستقل است که وظیفه خاصی را در خط لوله TFX انجام می دهد. این به گونه ای طراحی شده است که قابل استفاده مجدد، مدولار و قابل ترکیب باشد و این امکان را فراهم می کند
رابط کاربری داشبورد Pipelines چگونه یک رابط کاربرپسند برای مدیریت و ردیابی پیشرفت خطوط لوله و اجراهای شما فراهم می کند؟
رابط کاربری داشبورد Pipelines در پلتفرم Google Cloud AI یک رابط کاربرپسند برای مدیریت و ردیابی پیشرفت خطوط لوله و اجرای آنها در اختیار کاربران قرار می دهد. این رابط برای ساده سازی فرآیند کار با خطوط لوله پلتفرم هوش مصنوعی طراحی شده است و کاربران را قادر می سازد تا گردش کار یادگیری ماشین خود را به طور موثر نظارت و کنترل کنند. یکی از
هدف از AI Platform Pipelines چیست و چگونه نیاز به MLO را برطرف می کند؟
خطوط لوله پلتفرم هوش مصنوعی ابزار قدرتمندی است که توسط Google Cloud ارائه شده است که هدفی حیاتی در زمینه عملیات یادگیری ماشین (MLOps) دارد. هدف اصلی آن رسیدگی به نیاز به مدیریت کارآمد و مقیاسپذیر جریانهای کاری یادگیری ماشین، تضمین تکرارپذیری، مقیاسپذیری و اتوماسیون است. با ارائه یک پلتفرم یکپارچه و کارآمد، پلتفرم هوش مصنوعی
Kubeflow در ابتدا برای منبع باز ایجاد شد؟
Kubeflow، یک پلتفرم منبع باز قدرتمند، در ابتدا برای سادهسازی و سادهسازی فرآیند استقرار و مدیریت گردشهای کاری یادگیری ماشین (ML) در Kubernetes ایجاد شد. هدف آن ارائه یک اکوسیستم منسجم است که دانشمندان داده و مهندسان ML را قادر می سازد تا بدون نگرانی در مورد زیرساخت های زیربنایی و عملیاتی، بر روی ساخت و مدل های آموزشی تمرکز کنند.