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.
Якія тры асноўныя часткі кампанента TFX?
У галіне штучнага інтэлекту, асабліва ў кантэксце TensorFlow Extended (TFX) і канвеераў TFX, разуменне асноўных кампанентаў кампанента TFX мае вырашальнае значэнне. Кампанент TFX - гэта аўтаномная адзінка працы, якая выконвае пэўную задачу ў канвееры TFX. Ён прызначаны для шматразовага выкарыстання, модульны і кампазіцыйны, што дазваляе
Як карыстацкі інтэрфейс Pipelines Dashboard забяспечвае зручны інтэрфейс для кіравання і адсочвання прагрэсу вашых канвеераў і прагонаў?
Карыстацкі інтэрфейс Pipelines Dashboard на платформе Google Cloud AI дае карыстальнікам зручны інтэрфейс для кіравання і адсочвання прагрэсу іх канвеераў і прагонаў. Гэты інтэрфейс распрацаваны, каб спрасціць працэс працы з канвеерамі платформы AI і дазволіць карыстальнікам эфектыўна кантраляваць і кантраляваць працоўныя працэсы машыннага навучання. Адзін з
Якая мэта канвеераў платформы AI і як яна задавальняе патрэбу ў MLO?
AI Platform Pipelines - гэта магутны інструмент, прадастаўлены Google Cloud, які служыць найважнейшай мэты ў галіне аперацый машыннага навучання (MLOps). Яго галоўная мэта - задаволіць патрэбу ў эфектыўным і маштабуемым кіраванні працоўнымі працэсамі машыннага навучання, забяспечваючы ўзнаўляльнасць, маштабаванасць і аўтаматызацыю. Прапаноўваючы ўніфікаваную і абцякальную платформу, AI Platform
Што Kubeflow першапачаткова было створана для адкрытага зыходнага кода?
Kubeflow, магутная платформа з адкрытым зыходным кодам, была першапачаткова створана для аптымізацыі і спрашчэння працэсу разгортвання працоўных працэсаў машыннага навучання (ML) і кіравання імі ў Kubernetes. Ён накіраваны на стварэнне згуртаванай экасістэмы, якая дазваляе навукоўцам па апрацоўцы дадзеных і інжынерам ML засяродзіцца на стварэнні і навучанні мадэляў, не турбуючыся аб базавай інфраструктуры і эксплуатацыі