Якія мэты разгортвання кампанента Pusher у TFX?
Кампанент Pusher у TensorFlow Extended (TFX) з'яўляецца фундаментальнай часткай канвеера TFX, які забяспечвае разгортванне падрыхтаваных мадэляў у розных мэтавых асяроддзях. Мэты разгортвання кампанента Pusher у TFX разнастайныя і гнуткія, што дазваляе карыстальнікам разгортваць свае мадэлі на розных платформах у залежнасці ад іх канкрэтных патрабаванняў. У гэтым
Якое прызначэнне кампанента ацэншчыка ў TFX?
Кампанент Evaluator у TFX, які расшыфроўваецца як TensorFlow Extended, адыгрывае вырашальную ролю ў агульным канвееры машыннага навучання. Яго мэта складаецца ў тым, каб ацаніць прадукцыйнасць мадэляў машыннага навучання і даць каштоўную інфармацыю аб іх эфектыўнасці. Параўноўваючы прагнозы, зробленыя мадэлямі, з базавымі пазнакамі праўды, кампанент ацэншчыка дазваляе
Якія два тыпы SavedModels ствараюцца кампанентам Trainer?
Кампанент Trainer у TensorFlow Extended (TFX) адказвае за навучанне мадэлям машыннага навучання з выкарыстаннем TensorFlow. Пры навучанні мадэлі кампанент Trainer стварае SavedModels, якія ўяўляюць сабой серыялізаваны фармат для захоўвання мадэляў TensorFlow. Гэтыя захаваныя мадэлі можна выкарыстоўваць для вываду і разгортвання ў розных вытворчых асяроддзях. У кантэксце кампанента трэнера ёсць
Як кампанент Transform забяспечвае ўзгодненасць паміж асяроддзем навучання і абслугоўвання?
Кампанент Transform адыгрывае вырашальную ролю ў забеспячэнні ўзгодненасці паміж асяроддзем навучання і абслугоўвання ў галіне штучнага інтэлекту. Гэта неад'емная частка структуры TensorFlow Extended (TFX), якая сканцэнтравана на стварэнні маштабуемых і гатовых да вытворчасці канвеераў машыннага навучання. Кампанент Transform адказвае за папярэднюю апрацоўку даных і распрацоўку функцый
Якая роля Apache Beam у структуры TFX?
Apache Beam - гэта ўніфікаваная мадэль праграмавання з адкрытым зыходным кодам, якая забяспечвае магутную структуру для стварэння канвеераў пакетнай і струменевай апрацоўкі даных. Ён прапануе просты і выразны API, які дазваляе распрацоўшчыкам пісаць канвееры апрацоўкі даных, якія могуць быць выкананы на розных бэкэндах размеркаванай апрацоўкі, такіх як Apache Flink, Apache Spark і Google Cloud Dataflow.