Каковы цели развертывания компонента Pusher в TFX?
Компонент Pusher в TensorFlow Extended (TFX) является фундаментальной частью конвейера TFX, который обрабатывает развертывание обученных моделей в различных целевых средах. Цели развертывания компонента Pusher в TFX разнообразны и гибки, что позволяет пользователям развертывать свои модели на разных платформах в зависимости от их конкретных требований. В этом
Каково назначение компонента Evaluator в TFX?
Компонент Evaluator в TFX, который означает TensorFlow Extended, играет важную роль в общем конвейере машинного обучения. Его цель — оценить производительность моделей машинного обучения и предоставить ценную информацию об их эффективности. Сравнивая прогнозы, сделанные моделями, с метками истинности, компонент Evaluator позволяет
Какие два типа SavedModels генерируются компонентом Trainer?
Компонент Trainer в TensorFlow Extended (TFX) отвечает за обучение моделей машинного обучения с использованием TensorFlow. При обучении модели компонент Trainer создает SavedModels, которые представляют собой сериализованный формат для хранения моделей TensorFlow. Эти SavedModels можно использовать для логического вывода и развертывания в различных производственных средах. В контексте компонента Trainer есть
Как компонент Transform обеспечивает согласованность между средой обучения и средой обслуживания?
Компонент Transform играет важную роль в обеспечении согласованности между средами обучения и обслуживания в области искусственного интеллекта. Это неотъемлемая часть платформы TensorFlow Extended (TFX), которая фокусируется на создании масштабируемых и готовых к использованию конвейеров машинного обучения. Компонент Transform отвечает за предварительную обработку данных и разработку функций, которые
Какова роль Apache Beam в структуре TFX?
Apache Beam — это унифицированная модель программирования с открытым исходным кодом, которая обеспечивает мощную основу для построения конвейеров пакетной и потоковой обработки данных. Он предлагает простой и выразительный API, который позволяет разработчикам создавать конвейеры обработки данных, которые могут выполняться на различных распределенных серверах обработки, таких как Apache Flink, Apache Spark и Google Cloud Dataflow.