ما هي أهداف النشر لمكون Pusher في TFX؟
يعد مكون Pusher في TensorFlow Extended (TFX) جزءًا أساسيًا من خط أنابيب TFX الذي يتعامل مع نشر النماذج المدربة في بيئات مستهدفة مختلفة. أهداف النشر لمكون Pusher في TFX متنوعة ومرنة ، مما يسمح للمستخدمين بنشر نماذجهم على منصات مختلفة اعتمادًا على متطلباتهم الخاصة. في هذا
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow ممتد (TFX), المعالجة والمكونات الموزعة, مراجعة الامتحان
ما هو الغرض من مكون المقيم في TFX؟
يلعب مكون المقيم في TFX ، والذي يرمز إلى TensorFlow Extended ، دورًا مهمًا في خط أنابيب التعلم الآلي الشامل. والغرض منه هو تقييم أداء نماذج التعلم الآلي وتقديم رؤى قيمة حول فعاليتها. من خلال مقارنة التنبؤات التي قدمتها النماذج مع تسميات الحقيقة الأساسية ، يمكّن مكون المقيم
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow ممتد (TFX), المعالجة والمكونات الموزعة, مراجعة الامتحان
ما نوعان من نماذج SavedModels التي تم إنشاؤها بواسطة مكون المدرب؟
عنصر المدرب في TensorFlow Extended (TFX) مسؤول عن تدريب نماذج التعلم الآلي باستخدام TensorFlow. عند تدريب أحد النماذج ، يقوم مكون المدرب بإنشاء SavedModels ، وهي تنسيق متسلسل لتخزين نماذج TensorFlow. يمكن استخدام هذه النماذج SavedModels للاستدلال والنشر في بيئات الإنتاج المختلفة. في سياق مكون المدرب ، هناك
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow ممتد (TFX), المعالجة والمكونات الموزعة, مراجعة الامتحان
كيف يضمن مكون التحويل الاتساق بين بيئات التدريب والخدمة؟
يلعب مكون التحويل دورًا مهمًا في ضمان الاتساق بين بيئات التدريب والخدمة في مجال الذكاء الاصطناعي. إنه جزء لا يتجزأ من إطار عمل TensorFlow Extended (TFX) ، والذي يركز على بناء خطوط أنابيب للتعلم الآلي قابلة للتطوير وجاهزة للإنتاج. مكون التحويل مسؤول عن المعالجة المسبقة للبيانات وهندسة الميزات ، وهي
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow ممتد (TFX), المعالجة والمكونات الموزعة, مراجعة الامتحان
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