اهداف استقرار مولفه Pusher در TFX چیست؟
مولفه Pusher در TensorFlow Extended (TFX) یک بخش اساسی از خط لوله TFX است که استقرار مدل های آموزش دیده را در محیط های هدف مختلف انجام می دهد. اهداف استقرار مولفه Pusher در TFX متنوع و منعطف است و به کاربران این امکان را میدهد تا بسته به نیازهای خاص خود، مدلهای خود را در پلتفرمهای مختلف مستقر کنند. در این
هدف مولفه Evaluator در TFX چیست؟
مؤلفه Evaluator در TFX که مخفف TensorFlow Extended است، نقش مهمی در خط لوله یادگیری ماشین کلی بازی می کند. هدف آن ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین و ارائه بینش های ارزشمند در مورد اثربخشی آنها است. با مقایسه پیشبینیهای انجامشده توسط مدلها با برچسبهای حقیقت زمین، مؤلفه Evaluator را قادر میسازد
- منتشر شده در هوش مصنوعی, اصول EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Extended (TFX), پردازش و اجزای توزیع شده, بررسی امتحان
دو نوع SavedModels تولید شده توسط کامپوننت Trainer چیست؟
جزء Trainer در TensorFlow Extended (TFX) مسئول آموزش مدل های یادگیری ماشین با استفاده از TensorFlow است. هنگام آموزش یک مدل، کامپوننت Trainer SavedModels را تولید می کند که یک فرمت سریالی برای ذخیره مدل های TensorFlow هستند. این SavedModels را می توان برای استنتاج و استقرار در محیط های مختلف تولید استفاده کرد. در زمینه مولفه ترینر، وجود دارد
چگونه مولفه Transform سازگاری بین محیط های آموزشی و خدمت رسانی را تضمین می کند؟
مولفه Transform نقش مهمی در تضمین سازگاری بین آموزش و محیط های خدمت رسانی در زمینه هوش مصنوعی ایفا می کند. این بخشی جدایی ناپذیر از چارچوب TensorFlow Extended (TFX) است که بر ساخت خطوط لوله یادگیری ماشینی مقیاس پذیر و آماده برای تولید تمرکز دارد. کامپوننت Transform وظیفه پیش پردازش داده ها و مهندسی ویژگی ها را بر عهده دارد
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.