TFX'teki İtici bileşeni için dağıtım hedefleri nelerdir?
TensorFlow Extended'daki (TFX) Pusher bileşeni, eğitimli modellerin çeşitli hedef ortamlara dağıtımını yöneten TFX ardışık düzeninin temel bir parçasıdır. TFX'teki Pusher bileşeni için dağıtım hedefleri, çeşitli ve esnek olup, kullanıcıların modellerini kendi özel gereksinimlerine göre farklı platformlara dağıtmalarına olanak tanır. Bunda
TFX'teki Evaluator bileşeninin amacı nedir?
TensorFlow Extended'ın kısaltması olan TFX'teki Evaluator bileşeni, genel makine öğrenimi ardışık düzeninde çok önemli bir rol oynar. Amacı, makine öğrenimi modellerinin performansını değerlendirmek ve bunların etkinliğine ilişkin değerli bilgiler sağlamaktır. Evaluator bileşeni, modeller tarafından yapılan tahminleri temel gerçek etiketleriyle karşılaştırarak şunları sağlar:
Trainer bileşeni tarafından oluşturulan iki tür SavedModel nedir?
TensorFlow Extended'daki (TFX) Trainer bileşeni, TensorFlow kullanarak makine öğrenimi modellerini eğitmekten sorumludur. Bir modeli eğitirken Trainer bileşeni, TensorFlow modellerini depolamak için seri hale getirilmiş bir format olan SavedModels oluşturur. Bu SavedModels, çeşitli üretim ortamlarında çıkarım ve dağıtım için kullanılabilir. Eğitmen bileşeni bağlamında,
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow Genişletilmiş (TFX), Dağıtılmış işleme ve bileşenler, Sınav incelemesi
Transform bileşeni, eğitim ve sunum ortamları arasında tutarlılığı nasıl sağlar?
Dönüşüm bileşeni, Yapay Zeka alanında eğitim ve hizmet verme ortamları arasında tutarlılığın sağlanmasında çok önemli bir rol oynar. Ölçeklenebilir ve üretime hazır makine öğrenimi ardışık düzenleri oluşturmaya odaklanan TensorFlow Extended (TFX) çerçevesinin ayrılmaz bir parçasıdır. Transform bileşeni, veri ön işleme ve özellik mühendisliğinden sorumludur.
Apache Beam'in TFX çerçevesindeki rolü nedir?
Apache Beam, toplu iş ve akış veri işleme ardışık düzenleri oluşturmak için güçlü bir çerçeve sağlayan açık kaynaklı bir birleşik programlama modelidir. Geliştiricilerin Apache Flink, Apache Spark ve Google Cloud Dataflow gibi çeşitli dağıtılmış işleme arka uçlarında yürütülebilen veri işleme ardışık düzenleri yazmasına olanak tanıyan basit ve etkileyici bir API sunar.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow Genişletilmiş (TFX), Dağıtılmış işleme ve bileşenler, Sınav incelemesi