ما هو دور Apache Beam في إطار عمل TFX؟
Apache Beam هو نموذج برمجة موحد مفتوح المصدر يوفر إطارًا قويًا لبناء الدُفعات وتدفق خطوط أنابيب معالجة البيانات. إنه يوفر واجهة برمجة تطبيقات بسيطة ومعبرة تسمح للمطورين بكتابة خطوط أنابيب معالجة البيانات التي يمكن تنفيذها على مختلف الخلفيات المعالجة الموزعة ، مثل Apache Flink و Apache Spark و Google Cloud Dataflow.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow ممتد (TFX), المعالجة والمكونات الموزعة, مراجعة الامتحان
ما هي الأجزاء الثلاثة الرئيسية لمكون TFX؟
في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتحديداً في سياق خطوط أنابيب TensorFlow Extended (TFX) و TFX ، يعد فهم المكونات الرئيسية لمكون TFX أمرًا بالغ الأهمية. مكون TFX هو وحدة عمل قائمة بذاتها تؤدي مهمة محددة ضمن خط أنابيب TFX. إنه مصمم ليكون قابلاً لإعادة الاستخدام ، وقابلًا للتركيب ، ويسمح بذلك
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow ممتد (TFX), خطوط أنابيب TFX, مراجعة الامتحان
كيف توفر واجهة مستخدم لوحة معلومات خطوط الأنابيب واجهة سهلة الاستخدام لإدارة وتتبع تقدم خطوط الأنابيب والتشغيل؟
توفر واجهة مستخدم Pipelines Dashboard في Google Cloud AI Platform للمستخدمين واجهة سهلة الاستخدام لإدارة وتتبع تقدم خطوط الأنابيب وعمليات التشغيل الخاصة بهم. تم تصميم هذه الواجهة لتبسيط عملية العمل مع خطوط أنابيب النظام الأساسي للذكاء الاصطناعي وتمكين المستخدمين من مراقبة سير عمل التعلم الآلي والتحكم فيه بكفاءة. واحد من
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, منصة جوجل كلاود AI, إعداد خطوط أنابيب منصة الذكاء الاصطناعي, مراجعة الامتحان
ما الغرض من خطوط أنابيب النظام الأساسي للذكاء الاصطناعي وكيف تلبي الحاجة إلى MLOps؟
AI Platform Pipelines هي أداة قوية تقدمها Google Cloud والتي تخدم غرضًا حاسمًا في مجال عمليات التعلم الآلي (MLOps). هدفها الأساسي هو تلبية الحاجة إلى إدارة فعالة وقابلة للتطوير لتدفقات عمل التعلم الآلي ، مما يضمن إمكانية التكاثر والقابلية للتوسع والأتمتة. من خلال تقديم منصة موحدة ومبسطة ، منصة AI
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, منصة جوجل كلاود AI, إعداد خطوط أنابيب منصة الذكاء الاصطناعي, مراجعة الامتحان
ما الذي تم إنشاؤه أصلاً لـ Kubeflow لفتح المصدر؟
تم إنشاء Kubeflow ، وهو نظام أساسي قوي مفتوح المصدر ، لتبسيط وتبسيط عملية نشر وإدارة تدفقات عمل التعلم الآلي (ML) على Kubernetes. يهدف إلى توفير نظام بيئي متماسك يمكّن علماء البيانات ومهندسي ML من التركيز على بناء وتدريب النماذج دون الحاجة إلى القلق بشأن البنية التحتية الأساسية والتشغيل
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, Kubeflow - التعلم الآلي على Kubernetes, مراجعة الامتحان