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, якімі TensorFlow 2.0 палягчае разгортванне на розных платформах.
Адной з ключавых асаблівасцей TensorFlow 2.0 з'яўляюцца яго палепшаныя магчымасці абслугоўвання мадэляў. TensorFlow Serving, спецыяльная сістэма абслугоўвання мадэляў TensorFlow, дазваляе карыстальнікам лёгка разгортваць свае мадэлі ў вытворчым асяроддзі. Ён забяспечвае гнуткую архітэктуру, якая падтрымлівае як онлайн, так і пакетнае прагназаванне, што дазваляе рабіць высновы ў рэжыме рэальнага часу, а таксама буйнамаштабную пакетную апрацоўку. TensorFlow Serving таксама падтрымлівае кіраванне версіямі мадэляў і можа апрацоўваць некалькі мадэляў адначасова, што дазваляе лёгка абнаўляць мадэлі і кіраваць імі ў вытворчых умовах.
Яшчэ адным важным аспектам падтрымкі разгортвання TensorFlow 2.0 з'яўляецца яго сумяшчальнасць з рознымі платформамі і мовамі праграмавання. TensorFlow 2.0 забяспечвае API для некалькіх моў праграмавання, уключаючы Python, C++, Java і Go, што робіць яго даступным для шырокага кола распрацоўшчыкаў. Падтрымка гэтай мовы забяспечвае бясшвоўную інтэграцыю мадэляў TensorFlow у існуючыя праграмныя сістэмы і дазваляе распрацоўваць прыкладанні для канкрэтнай платформы.
Акрамя таго, TensorFlow 2.0 прапануе падтрымку для разгортвання на розных апаратных паскаральніках, такіх як GPU і TPU. Гэтыя паскаральнікі могуць значна паскорыць працэсы навучання і вываду, што робіць магчымым разгортванне мадэляў на прыладах з абмежаванымі рэсурсамі. TensorFlow 2.0 забяспечвае высокаўзроўневыя API, такія як tf.distribute.Strategy, якія дазваляюць лёгка выкарыстоўваць апаратныя паскаральнікі, не патрабуючы сур'ёзных змяненняў у код.
Акрамя таго, TensorFlow 2.0 прадстаўляе TensorFlow Lite, спецыялізаваную структуру для разгортвання мадэляў машыннага навучання на мабільных і ўбудаваных прыладах. TensorFlow Lite аптымізуе мадэлі для эфектыўнага выканання на прыладах з абмежаванымі вылічальнымі рэсурсамі, такіх як смартфоны і прылады IoT. Ён забяспечвае інструменты для пераўтварэння мадэляў, квантавання і аптымізацыі, гарантуючы, што мадэлі могуць быць разгорнуты на шырокім спектры мабільных платформаў.
Акрамя таго, TensorFlow 2.0 падтрымлівае разгортванне на воблачных платформах, такіх як Google Cloud Platform (GCP) і Amazon Web Services (AWS). TensorFlow Extended (TFX), гатовая да вытворчасці платформа для разгортвання мадэляў TensorFlow у маштабе, лёгка інтэгруецца з воблачнымі платформамі і забяспечвае скразную падтрымку для стварэння і разгортвання канвеераў машыннага навучання. TFX дазваляе карыстальнікам размеркавана навучаць мадэлі, кіраваць версіямі мадэляў і лёгка разгортваць мадэлі ў воблачных сістэмах абслугоўвання.
TensorFlow 2.0 прапануе поўную падтрымку для разгортвання на розных платформах. Яго палепшаныя магчымасці абслугоўвання мадэляў, сумяшчальнасць з рознымі мовамі праграмавання, падтрымка апаратных паскаральнікаў і спецыялізаваных фрэймворкаў, такіх як TensorFlow Lite і TFX, робяць яго магутным інструментам для разгортвання мадэляў машыннага навучання ў розных асяроддзях. Выкарыстоўваючы гэтыя функцыі, распрацоўшчыкі могуць лёгка разгортваць свае мадэлі TensorFlow на розных платформах, забяспечваючы шырокае прыняцце машыннага навучання ў розных галінах.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Асновы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна выкарыстоўваць пласт убудавання для аўтаматычнага прызначэння правільных восяў для графіка прадстаўлення слоў у выглядзе вектараў?
- Якая мэта максімальнага аб'яднання ў CNN?
- Як працэс вылучэння прыкмет у сверточной нейронавай сетцы (CNN) прымяняецца да распазнавання малюнкаў?
- Ці неабходна выкарыстоўваць функцыю асінхроннага навучання для мадэляў машыннага навучання, якія працуюць у TensorFlow.js?
- Што такое параметр максімальнай колькасці слоў TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ці можна выкарыстоўваць TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найбольш частых слоў?
- Што такое TOCO?
- Якая ўзаемасувязь паміж колькасцю эпох у мадэлі машыннага навучання і дакладнасцю прагназавання ад запуску мадэлі?
- Ці стварае API суседніх пакетаў у Neural Structured Learning TensorFlow дапоўнены навучальны набор даных на аснове натуральных графічных даных?
- Што такое API суседніх пакетаў у нейронавым структураваным навучанні TensorFlow?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals