Якія гарызантальныя пласты ўключаны ў TFX для кіравання і аптымізацыі канвеера?
TFX, што расшыфроўваецца як TensorFlow Extended, уяўляе сабой комплексную скразную платформу для стварэння гатовых да вытворчасці канвеераў машыннага навучання. Ён забяспечвае набор інструментаў і кампанентаў, якія палягчаюць распрацоўку і разгортванне маштабуемых і надзейных сістэм машыннага навучання. TFX прызначаны для вырашэння праблем кіравання і аптымізацыі канвеераў машыннага навучання, што дазваляе навукоўцам апрацоўкі дадзеных
Якія розныя этапы канвеера ML у TFX?
TensorFlow Extended (TFX) - гэта магутная платформа з адкрытым зыходным кодам, прызначаная для палягчэння распрацоўкі і разгортвання мадэляў машыннага навучання (ML) у вытворчых асяроддзях. Ён забяспечвае поўны набор інструментаў і бібліятэк, якія дазваляюць ствараць скразныя канвееры ML. Гэтыя канвееры складаюцца з некалькіх розных фаз, кожная з якіх служыць пэўнай мэты і ўносіць свой уклад
Якія праблемы неабходна вырашыць пры запуску праграмнага прыкладання ў вытворчасць?
Пры запуску праграмнага прыкладання ў вытворчасць ёсць некалькі праблем, якія неабходна вырашыць, каб забяспечыць плаўнае і паспяховае разгортванне. Гэтыя праблемы могуць паўстаць з-за розных аспектаў прыкладання, уключаючы яго архітэктуру, маштабаванасць, надзейнасць, бяспеку і прадукцыйнасць. У кантэксце штучнага інтэлекту (AI) і, у прыватнасці, TensorFlow Extended (TFX), існуюць дадатковыя
Якія асаблівасці ML трэба ўлічваць пры распрацоўцы прыкладання ML?
Пры распрацоўцы прыкладання машыннага навучання (ML) трэба ўлічваць некалькі асаблівасцей ML. Гэтыя меркаванні маюць вырашальнае значэнне для забеспячэння эфектыўнасці, эфектыўнасці і надзейнасці мадэлі ML. У гэтым адказе мы абмяркуем некаторыя ключавыя асаблівасці ML, якія распрацоўшчыкі павінны мець на ўвазе
Якая мэта фреймворка TensorFlow Extended (TFX)?
Мэта інфраструктуры TensorFlow Extended (TFX) - забяспечыць комплексную і маштабаваную платформу для распрацоўкі і разгортвання мадэляў машыннага навучання (ML) у вытворчасці. TFX спецыяльна распрацаваны для вырашэння праблем, з якімі сутыкаюцца практыкі ML пры пераходзе ад даследаванняў да разгортвання, шляхам прадастаўлення набору інструментаў і перадавых практык для