لایه های افقی موجود در TFX برای مدیریت و بهینه سازی خط لوله چیست؟
TFX که مخفف TensorFlow Extended است، یک پلت فرم جامع سرتاسر برای ساخت خطوط لوله یادگیری ماشینی آماده تولید است. مجموعه ای از ابزارها و مؤلفه ها را فراهم می کند که توسعه و استقرار سیستم های یادگیری ماشینی مقیاس پذیر و قابل اعتماد را تسهیل می کند. TFX برای رسیدگی به چالش های مدیریت و بهینه سازی خطوط لوله یادگیری ماشین طراحی شده است و دانشمندان داده را قادر می سازد.
فازهای مختلف خط لوله ML در TFX چیست؟
TensorFlow Extended (TFX) یک پلت فرم منبع باز قدرتمند است که برای تسهیل توسعه و استقرار مدل های یادگیری ماشین (ML) در محیط های تولید طراحی شده است. مجموعه ای جامع از ابزارها و کتابخانه ها را فراهم می کند که ساخت خطوط لوله ML سرتاسر را امکان پذیر می کند. این خطوط لوله از چندین فاز مجزا تشکیل شده است که هر کدام هدف خاصی را انجام می دهند و کمک می کنند
هنگام تولید یک نرم افزار کاربردی باید به چه چالش هایی پرداخت؟
هنگام قرار دادن یک برنامه نرم افزاری در تولید، چندین چالش وجود دارد که باید برای اطمینان از استقرار روان و موفقیت آمیز مورد توجه قرار گیرد. این چالش ها می توانند از جنبه های مختلف برنامه از جمله معماری، مقیاس پذیری، قابلیت اطمینان، امنیت و عملکرد ناشی شوند. در زمینه هوش مصنوعی (AI) و به طور خاص TensorFlow Extended (TFX)، موارد دیگری نیز وجود دارد.
ملاحظات خاص ML هنگام توسعه یک برنامه ML چیست؟
هنگام توسعه یک برنامه یادگیری ماشینی (ML)، چندین ملاحظات خاص ML وجود دارد که باید در نظر گرفته شوند. این ملاحظات برای اطمینان از اثربخشی، کارایی و قابلیت اطمینان مدل ML بسیار مهم هستند. در این پاسخ، ما برخی از ملاحظات کلیدی خاص ML را که توسعهدهندگان باید در نظر داشته باشند، مورد بحث قرار میدهیم
هدف از چارچوب TensorFlow Extended (TFX) چیست؟
هدف از چارچوب TensorFlow Extended (TFX) ارائه یک پلت فرم جامع و مقیاس پذیر برای توسعه و استقرار مدل های یادگیری ماشین (ML) در تولید است. TFX به طور خاص طراحی شده است تا با ارائه مجموعهای از ابزارها و بهترین شیوهها، چالشهایی را که متخصصان ML با آنها در حال گذار از تحقیق به استقرار با آنها هستند، برطرف کند.