مزایا و تفاوتهای بین TFX SDK و Kubeflow Pipelines SDK چیست و چگونه باید هنگام ایجاد خط لوله خود، بین آنها انتخاب کنید؟
TFX SDK (TensorFlow Extended Software Development Kit) و Kubeflow Pipelines SDK دو ابزار قدرتمندی هستند که می توانند برای ایجاد و مدیریت خطوط لوله یادگیری ماشین در پلتفرم Google Cloud AI استفاده شوند. در حالی که آنها برخی از شباهت ها را به اشتراک می گذارند، آنها همچنین دارای مزایا و تفاوت های متمایز هستند که باید هنگام انتخاب بین آنها برای ایجاد در نظر گرفته شود.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, پلتفرم Google Cloud AI, راه اندازی خطوط لوله بستر های نرم افزاری AI, بررسی امتحان
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
فرآیند راه اندازی خطوط لوله پلتفرم هوش مصنوعی، از جمله مراحل مربوط به استقرار خط لوله جدید را شرح دهید.
راهاندازی خطوط لوله پلتفرم هوش مصنوعی شامل یک سری مراحل است که کاربران را قادر میسازد خطوط لوله یادگیری ماشین را در Google Cloud استقرار و مدیریت کنند. این خطوط لوله روشی مقیاسپذیر و کارآمد برای خودکارسازی و هماهنگسازی جریانهای کار یادگیری ماشینی ارائه میدهند و توسعه، استقرار و نظارت بر مدلها را در مقیاس آسانتر میکنند. در این پاسخ به بحث خواهیم پرداخت
خطوط لوله پلتفرم هوش مصنوعی چگونه از اجزای TFX از پیش ساخته شده برای سادهسازی فرآیند یادگیری ماشین استفاده میکند؟
AI Platform Pipelines ابزار قدرتمندی است که توسط Google Cloud ارائه شده است که از اجزای TFX از پیش ساخته شده برای ساده کردن فرآیند یادگیری ماشین استفاده می کند. TFX که مخفف TensorFlow Extended است، یک پلتفرم سرتاسری برای ساخت و استقرار مدلهای یادگیری ماشینی آماده تولید است. با استفاده از اجزای TFX در خطوط لوله پلتفرم هوش مصنوعی، توسعه دهندگان و دانشمندان داده می توانند ساده سازی و
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