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
สามส่วนหลักของส่วนประกอบ TFX คืออะไร?
ในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของไปป์ไลน์ TensorFlow Extended (TFX) และ TFX การทำความเข้าใจองค์ประกอบหลักขององค์ประกอบ TFX เป็นสิ่งสำคัญ คอมโพเนนต์ TFX คือหน่วยการทำงานที่มีในตัวเองซึ่งทำงานเฉพาะภายในไปป์ไลน์ TFX ได้รับการออกแบบให้สามารถใช้ซ้ำได้ โมดูลาร์ และประกอบได้
Pipelines Dashboard UI มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายสำหรับจัดการและติดตามความคืบหน้าของไปป์ไลน์และการรันอย่างไร
Pipelines Dashboard UI ในแพลตฟอร์ม AI ของ Google Cloud ช่วยให้ผู้ใช้มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายสำหรับจัดการและติดตามความคืบหน้าของไปป์ไลน์และการทำงาน อินเทอร์เฟซนี้ออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการทำงานกับ AI Platform Pipelines และช่วยให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบและควบคุมเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างมีประสิทธิภาพ หนึ่งใน
จุดประสงค์ของ AI Platform Pipelines คืออะไร และตอบสนองความต้องการสำหรับ MLOps อย่างไร
AI Platform Pipelines เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ให้บริการโดย Google Cloud ซึ่งตอบสนองวัตถุประสงค์ที่สำคัญในด้านการดำเนินการเรียนรู้ของเครื่อง (MLOps) วัตถุประสงค์หลักคือเพื่อตอบสนองความต้องการในการจัดการเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้ เพื่อให้มั่นใจในการทำซ้ำ ความสามารถในการปรับขนาด และระบบอัตโนมัติ ด้วยการนำเสนอแพลตฟอร์มที่เป็นหนึ่งเดียวและคล่องตัว AI Platform
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, แพลตฟอร์ม Google Cloud AI, การตั้งค่า AI Platform Pipelines, ทบทวนข้อสอบ
เดิมที Kubeflow สร้างขึ้นเพื่อเป็นโอเพ่นซอร์สอะไร
Kubeflow ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สที่มีประสิทธิภาพ เดิมทีสร้างขึ้นเพื่อปรับปรุงและลดความซับซ้อนของกระบวนการปรับใช้และจัดการเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิง (ML) บน Kubernetes มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างระบบนิเวศที่เหนียวแน่นซึ่งช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร ML สามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างและฝึกอบรมแบบจำลองโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานและการปฏิบัติงาน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, Kubeflow - การเรียนรู้ของเครื่องบน Kubernetes, ทบทวนข้อสอบ