เป้าหมายการปรับใช้สำหรับส่วนประกอบ Pusher ใน TFX คืออะไร
ส่วนประกอบ Pusher ใน TensorFlow Extended (TFX) เป็นส่วนพื้นฐานของไปป์ไลน์ TFX ที่จัดการการปรับใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมไปยังสภาพแวดล้อมเป้าหมายต่างๆ เป้าหมายการปรับใช้สำหรับส่วนประกอบ Pusher ใน TFX มีความหลากหลายและยืดหยุ่น ทำให้ผู้ใช้สามารถปรับใช้โมเดลของตนกับแพลตฟอร์มต่างๆ โดยขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของตน ในเรื่องนี้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ขยาย (TFX), การประมวลผลและส่วนประกอบแบบกระจาย, ทบทวนข้อสอบ
จุดประสงค์ขององค์ประกอบ Evaluator ใน TFX คืออะไร?
องค์ประกอบ Evaluator ใน TFX ซึ่งย่อมาจาก TensorFlow Extended มีบทบาทสำคัญในขั้นตอนการเรียนรู้ของเครื่องโดยรวม จุดประสงค์คือเพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับประสิทธิภาพ โดยการเปรียบเทียบการคาดคะเนของแบบจำลองกับฉลากความจริงพื้นฐาน คอมโพเนนต์ของ Evaluator จะเปิดใช้งาน
SavedModels สองประเภทที่สร้างโดยคอมโพเนนต์ Trainer คืออะไร
ส่วนประกอบ Trainer ใน TensorFlow Extended (TFX) มีหน้าที่ในการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงโดยใช้ TensorFlow เมื่อฝึกโมเดล คอมโพเนนต์ Trainer จะสร้าง SavedModels ซึ่งเป็นรูปแบบอนุกรมสำหรับจัดเก็บโมเดล TensorFlow SavedModels เหล่านี้สามารถใช้สำหรับการอนุมานและการปรับใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิตต่างๆ ในบริบทขององค์ประกอบ Trainer มี
คอมโพเนนต์ Transform รับรองความสอดคล้องระหว่างสภาพแวดล้อมการฝึกอบรมและการให้บริการได้อย่างไร
ส่วนประกอบ Transform มีบทบาทสำคัญในการรับรองความสอดคล้องระหว่างการฝึกอบรมและสภาพแวดล้อมการให้บริการในด้านปัญญาประดิษฐ์ เป็นส่วนสำคัญของเฟรมเวิร์ก TensorFlow Extended (TFX) ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การสร้างไปป์ไลน์แมชชีนเลิร์นนิงที่ปรับขนาดได้และพร้อมสำหรับการผลิต ส่วนประกอบ Transform มีหน้าที่รับผิดชอบในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและวิศวกรรมคุณลักษณะ ซึ่งได้แก่
Apache Beam มีบทบาทอย่างไรในเฟรมเวิร์ก TFX
Apache Beam เป็นรูปแบบการเขียนโปรแกรมแบบครบวงจรแบบโอเพ่นซอร์สที่ให้เฟรมเวิร์กอันทรงพลังสำหรับการสร้างแบทช์และการสตรีมไปป์ไลน์การประมวลผลข้อมูล มี API ที่เรียบง่ายและชัดเจนซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนไปป์ไลน์การประมวลผลข้อมูลที่สามารถดำเนินการบนแบ็คเอนด์การประมวลผลแบบกระจายต่างๆ เช่น Apache Flink, Apache Spark และ Google Cloud Dataflow
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ขยาย (TFX), การประมวลผลและส่วนประกอบแบบกระจาย, ทบทวนข้อสอบ