Какви са целите за внедряване на компонента Pusher в TFX?
Компонентът Pusher в TensorFlow Extended (TFX) е основна част от TFX тръбопровода, който управлява внедряването на обучени модели в различни целеви среди. Целите за внедряване на компонента Pusher в TFX са разнообразни и гъвкави, което позволява на потребителите да внедряват своите модели на различни платформи в зависимост от техните специфични изисквания. В това
Каква е целта на компонента Evaluator в TFX?
Компонентът Evaluator в TFX, който означава TensorFlow Extended, играе решаваща роля в цялостния процес на машинно обучение. Целта му е да оцени ефективността на моделите за машинно обучение и да предостави ценна информация за тяхната ефективност. Чрез сравняване на прогнозите, направени от моделите с етикетите на основната истина, компонентът Оценител позволява
Кои са двата типа SavedModels, генерирани от компонента Trainer?
Компонентът Trainer в TensorFlow Extended (TFX) отговаря за обучението на модели за машинно обучение с помощта на TensorFlow. Когато обучавате модел, компонентът Trainer генерира SavedModels, които са сериализиран формат за съхраняване на модели TensorFlow. Тези SavedModels могат да се използват за изводи и внедряване в различни производствени среди. В контекста на компонента Trainer, там
Как компонентът Transform осигурява съгласуваност между средата за обучение и обслужване?
Компонентът Transform играе решаваща роля за осигуряване на съгласуваност между средите за обучение и обслужване в областта на изкуствения интелект. Той е неразделна част от рамката TensorFlow Extended (TFX), която се фокусира върху изграждането на мащабируеми и готови за производство тръбопроводи за машинно обучение. Компонентът Transform е отговорен за предварителната обработка на данни и инженеринга на функции, които са
Каква е ролята на Apache Beam в TFX рамката?
Apache Beam е унифициран програмен модел с отворен код, който предоставя мощна рамка за изграждане на тръбопроводи за обработка на пакетни и поточни данни. Той предлага прост и изразителен API, който позволява на разработчиците да пишат тръбопроводи за обработка на данни, които могат да бъдат изпълнени на различни разпределени обработващи бекендове, като Apache Flink, Apache Spark и Google Cloud Dataflow.