Што значыць служыць мадэлі?
Абслугоўванне мадэлі ў кантэксце штучнага інтэлекту (AI) адносіцца да працэсу стварэння навучанай мадэлі даступнай для прагназавання або выканання іншых задач у вытворчым асяроддзі. Гэта ўключае ў сябе разгортванне мадэлі на серверы або воблачнай інфраструктуры, дзе яна можа атрымліваць ўваходныя даныя, апрацоўваць іх і генераваць жаданы вынік.
Якая рэкамендаваная архітэктура для магутных і эфектыўных канвеераў TFX?
Рэкамендуемая архітэктура для магутных і эфектыўных канвеераў TFX прадугледжвае добра прадуманы дызайн, які выкарыстоўвае магчымасці TensorFlow Extended (TFX) для эфектыўнага кіравання і аўтаматызацыі працоўнага працэсу машыннага навучання ад канца да канца. TFX забяспечвае надзейную структуру для стварэння маштабаваных і гатовых да вытворчасці канвеераў ML, што дазваляе навукоўцам і інжынерам па апрацоўцы дадзеных засяродзіцца на распрацоўцы і разгортванні мадэляў
Як TensorFlow 2.0 падтрымлівае разгортванне на розных платформах?
TensorFlow 2.0, папулярная структура машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам, забяспечвае надзейную падтрымку для разгортвання на розных платформах. Гэтая падтрымка мае вырашальнае значэнне для разгортвання мадэляў машыннага навучання на розных прыладах, такіх як працоўныя сталы, серверы, мабільныя прылады і нават убудаваныя сістэмы. У гэтым адказе мы вывучым розныя спосабы выкарыстання TensorFlow
Растлумачце працэс разгортвання навучанай мадэлі для абслугоўвання з дапамогай Google Cloud Machine Learning Engine.
Разгортванне навучанай мадэлі для абслугоўвання з выкарыстаннем Google Cloud Machine Learning Engine ўключае ў сябе некалькі крокаў, якія забяспечваюць плыўны і эфектыўны працэс. У гэтым адказе будзе падрабязнае тлумачэнне кожнага кроку з вылучэннем асноўных аспектаў і меркаванняў, якія ўключаны. 1. Падрыхтоўка мадэлі: перш чым разгортваць падрыхтаваную мадэль, вельмі важна пераканацца, што