Mitä horisontaalisia kerroksia TFX sisältää putkilinjan hallintaa ja optimointia varten?
TFX, joka tarkoittaa TensorFlow Extendediä, on kattava päästä päähän -alusta tuotantovalmiiden koneoppimisputkien rakentamiseen. Se tarjoaa joukon työkaluja ja komponentteja, jotka helpottavat skaalautuvien ja luotettavien koneoppimisjärjestelmien kehittämistä ja käyttöönottoa. TFX on suunniteltu vastaamaan koneoppimisputkien hallinnan ja optimoinnin haasteisiin, mikä mahdollistaa datatieteilijöiden
Mitkä ovat ML-putkilinjan eri vaiheet TFX:ssä?
TensorFlow Extended (TFX) on tehokas avoimen lähdekoodin alusta, joka on suunniteltu helpottamaan koneoppimismallien (ML) kehittämistä ja käyttöönottoa tuotantoympäristöissä. Se tarjoaa kattavan joukon työkaluja ja kirjastoja, jotka mahdollistavat päästä päähän ML-putkilinjojen rakentamisen. Nämä putkilinjat koostuvat useista erillisistä vaiheista, joista jokainen palvelee tiettyä tarkoitusta ja myötävaikuttaa
Mihin haasteisiin tulee vastata, kun ohjelmistosovellus otetaan tuotantoon?
Ohjelmistosovellusta tuotantoon otettaessa on useita haasteita, joihin on vastattava sujuvan ja onnistuneen käyttöönoton varmistamiseksi. Nämä haasteet voivat johtua sovelluksen eri puolista, mukaan lukien sen arkkitehtuuri, skaalautuvuus, luotettavuus, tietoturva ja suorituskyky. Tekoälyn (AI) ja erityisesti TensorFlow Extendedin (TFX) yhteydessä on olemassa muita
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet, TensorFlow Extended (TFX), Mikä tarkalleen on TFX, Kokeen tarkistus
Mitä ML-spesifisiä huomioita on otettava ML-sovellusta kehitettäessä?
Koneoppimissovellusta (ML) kehitettäessä on useita ML-kohtaisia näkökohtia, jotka on otettava huomioon. Nämä seikat ovat tärkeitä ML-mallin tehokkuuden, tehokkuuden ja luotettavuuden varmistamiseksi. Tässä vastauksessa käsittelemme joitain keskeisiä ML-kohtaisia näkökohtia, jotka kehittäjien tulee pitää mielessä
Mikä on TensorFlow Extended (TFX) -kehyksen tarkoitus?
TensorFlow Extended (TFX) -kehyksen tarkoituksena on tarjota kattava ja skaalautuva alusta koneoppimismallien (ML) kehittämiseen ja käyttöönottoon tuotannossa. TFX on erityisesti suunniteltu vastaamaan ML-harjoittajien kohtaamiin haasteisiin siirtyessään tutkimuksesta käyttöönottoon tarjoamalla joukon työkaluja ja parhaita käytäntöjä