Quins són els objectius de desplegament del component Pusher a TFX?
El component Pusher a TensorFlow Extended (TFX) és una part fonamental del pipeline TFX que gestiona el desplegament de models entrenats a diversos entorns objectiu. Els objectius de desplegament del component Pusher a TFX són diversos i flexibles, cosa que permet als usuaris desplegar els seus models a diferents plataformes en funció dels seus requisits específics. En aquest
Quin és l'objectiu del component Avaluador a TFX?
El component Evaluator de TFX, que significa TensorFlow Extended, té un paper crucial en el pipeline global d'aprenentatge automàtic. El seu propòsit és avaluar el rendiment dels models d'aprenentatge automàtic i proporcionar informació valuosa sobre la seva eficàcia. En comparar les prediccions fetes pels models amb les etiquetes de veritat bàsica, el component Avaluador permet
Quins són els dos tipus de SavedModels que genera el component Trainer?
El component Trainer de TensorFlow Extended (TFX) és responsable d'entrenar models d'aprenentatge automàtic mitjançant TensorFlow. Quan entrena un model, el component Trainer genera SavedModels, que són un format serialitzat per emmagatzemar models TensorFlow. Aquests SavedModels es poden utilitzar per a la inferència i el desplegament en diversos entorns de producció. En el context del component Formador, hi ha
Com garanteix el component Transform la coherència entre els entorns de formació i de servei?
El component Transform té un paper crucial per garantir la coherència entre els entorns de formació i servei en l'àmbit de la Intel·ligència Artificial. És una part integral del marc TensorFlow Extended (TFX), que se centra a crear canalitzacions d'aprenentatge automàtic escalables i preparats per a la producció. El component Transform és responsable del preprocessament de dades i de l'enginyeria de funcions, que són
Quin és el paper d'Apache Beam al marc TFX?
Apache Beam és un model de programació unificada de codi obert que proporciona un marc potent per construir canalitzacions de processament de dades per lots i streaming. Ofereix una API senzilla i expressiva que permet als desenvolupadors escriure canalitzacions de processament de dades que es poden executar en diversos backends de processament distribuïts, com ara Apache Flink, Apache Spark i Google Cloud Dataflow.