Care sunt obiectivele de implementare pentru componenta Pusher în TFX?
Componenta Pusher din TensorFlow Extended (TFX) este o parte fundamentală a conductei TFX care se ocupă de implementarea modelelor antrenate în diverse medii țintă. Țintele de implementare pentru componenta Pusher în TFX sunt diverse și flexibile, permițând utilizatorilor să își implementeze modelele pe diferite platforme, în funcție de cerințele lor specifice. In acest
- Publicat în Inteligenta Artificiala, Fundamentele EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Extended (TFX), Procesare distribuită și componente, Revizuirea examenului
Care este scopul componentei Evaluator din TFX?
Componenta Evaluator din TFX, care înseamnă TensorFlow Extended, joacă un rol crucial în conducta generală de învățare automată. Scopul său este de a evalua performanța modelelor de învățare automată și de a oferi informații valoroase asupra eficacității acestora. Comparând predicțiile făcute de modele cu etichetele de adevăr de bază, componenta Evaluator permite
Care sunt cele două tipuri de SavedModels generate de componenta Trainer?
Componenta Trainer din TensorFlow Extended (TFX) este responsabilă pentru antrenarea modelelor de învățare automată folosind TensorFlow. Când antrenați un model, componenta Trainer generează SavedModels, care sunt un format serializat pentru stocarea modelelor TensorFlow. Aceste modele salvate pot fi utilizate pentru inferență și implementare în diferite medii de producție. În contextul componentei Trainer, există
Cum asigură componenta Transform coerența între mediile de instruire și de servire?
Componenta Transform joacă un rol crucial în asigurarea coerenței între mediile de antrenament și de servire din domeniul Inteligenței Artificiale. Este o parte integrantă a cadrului TensorFlow Extended (TFX), care se concentrează pe construirea de conducte de învățare automată scalabile și pregătite pentru producție. Componenta Transform este responsabilă pentru preprocesarea datelor și ingineria caracteristicilor, care sunt
Care este rolul Apache Beam în cadrul TFX?
Apache Beam este un model de programare unificată open-source care oferă un cadru puternic pentru construirea conductelor de procesare a datelor în lot și în flux. Oferă un API simplu și expresiv, care permite dezvoltatorilor să scrie conducte de procesare a datelor care pot fi executate pe diferite backend-uri de procesare distribuite, cum ar fi Apache Flink, Apache Spark și Google Cloud Dataflow.