Aké horizontálne vrstvy obsahuje TFX pre správu a optimalizáciu potrubia?
TFX, čo je skratka pre TensorFlow Extended, je komplexná platforma typu end-to-end na vytváranie kanálov strojového učenia pripravených na výrobu. Poskytuje súbor nástrojov a komponentov, ktoré uľahčujú vývoj a nasadenie škálovateľných a spoľahlivých systémov strojového učenia. TFX je navrhnutý tak, aby riešil výzvy súvisiace so správou a optimalizáciou kanálov strojového učenia, čo umožňuje vedcom údajov
Aké sú rôzne fázy ML potrubia v TFX?
TensorFlow Extended (TFX) je výkonná open-source platforma navrhnutá tak, aby uľahčila vývoj a nasadenie modelov strojového učenia (ML) v produkčných prostrediach. Poskytuje komplexnú sadu nástrojov a knižníc, ktoré umožňujú výstavbu end-to-end ML potrubí. Tieto potrubia pozostávajú z niekoľkých odlišných fáz, z ktorých každá slúži špecifickému účelu a prispieva
Aké výzvy je potrebné riešiť pri zavádzaní softvérovej aplikácie do výroby?
Pri uvádzaní softvérovej aplikácie do produkcie existuje niekoľko výziev, ktoré je potrebné vyriešiť, aby sa zabezpečilo hladké a úspešné nasadenie. Tieto výzvy môžu vyplynúť z rôznych aspektov aplikácie, vrátane jej architektúry, škálovateľnosti, spoľahlivosti, bezpečnosti a výkonu. V kontexte umelej inteligencie (AI) a konkrétne TensorFlow Extended (TFX) existujú ďalšie
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, Rozšírenie TensorFlow (TFX), Čo to vlastne TFX je, Preskúmanie skúšky
Aké sú úvahy špecifické pre ML pri vývoji aplikácie ML?
Pri vývoji aplikácie strojového učenia (ML) je potrebné vziať do úvahy niekoľko aspektov špecifických pre ML. Tieto úvahy sú kľúčové na zabezpečenie účinnosti, efektívnosti a spoľahlivosti modelu ML. V tejto odpovedi budeme diskutovať o niektorých kľúčových úvahách týkajúcich sa ML, ktoré by vývojári mali mať na pamäti
Aký je účel rámca TensorFlow Extended (TFX)?
Účelom rámca TensorFlow Extended (TFX) je poskytnúť komplexnú a škálovateľnú platformu pre vývoj a nasadenie modelov strojového učenia (ML) vo výrobe. TFX je špeciálne navrhnutý tak, aby riešil výzvy, ktorým čelia odborníci na praktizovanie ML pri prechode z výskumu na nasadzovanie, poskytnutím súboru nástrojov a osvedčených postupov pre