Hva er de horisontale lagene som er inkludert i TFX for pipeline management og optimalisering?
TFX, som står for TensorFlow Extended, er en omfattende ende-til-ende-plattform for å bygge produksjonsklare maskinlæringspipelines. Den gir et sett med verktøy og komponenter som letter utviklingen og distribusjonen av skalerbare og pålitelige maskinlæringssystemer. TFX er designet for å møte utfordringene med å administrere og optimalisere maskinlæringspipelines, noe som gjør det mulig for dataforskere
Hva er de forskjellige fasene av ML-rørledningen i TFX?
TensorFlow Extended (TFX) er en kraftig åpen kildekode-plattform designet for å lette utvikling og distribusjon av maskinlæringsmodeller (ML) i produksjonsmiljøer. Den gir et omfattende sett med verktøy og biblioteker som muliggjør konstruksjon av ende-til-ende ML-rørledninger. Disse rørledningene består av flere distinkte faser, som hver tjener et bestemt formål og bidrar
Hvilke utfordringer må tas opp når en programvareapplikasjon settes i produksjon?
Når du setter en programvareapplikasjon i produksjon, er det flere utfordringer som må løses for å sikre en jevn og vellykket distribusjon. Disse utfordringene kan oppstå fra ulike aspekter av applikasjonen, inkludert dens arkitektur, skalerbarhet, pålitelighet, sikkerhet og ytelse. I sammenheng med kunstig intelligens (AI) og spesielt TensorFlow Extended (TFX), er det flere
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow utvidet (TFX), Hva er egentlig TFX, Eksamensgjennomgang
Hva er de ML-spesifikke hensynene når man utvikler en ML-applikasjon?
Når du utvikler en maskinlæringsapplikasjon (ML), er det flere ML-spesifikke hensyn som må tas i betraktning. Disse hensynene er avgjørende for å sikre effektiviteten, effektiviteten og påliteligheten til ML-modellen. I dette svaret vil vi diskutere noen av de viktigste ML-spesifikke hensynene som utviklere bør huske på når
Hva er formålet med TensorFlow Extended (TFX) rammeverk?
Hensikten med TensorFlow Extended (TFX) rammeverk er å tilby en omfattende og skalerbar plattform for utvikling og distribusjon av maskinlæringsmodeller (ML) i produksjon. TFX er spesielt utviklet for å møte utfordringene som ML-utøvere møter når de går fra forskning til utplassering, ved å tilby et sett med verktøy og beste praksis for