Jaké horizontální vrstvy obsahuje TFX pro správu a optimalizaci potrubí?
TFX, což je zkratka pro TensorFlow Extended, je komplexní end-to-end platforma pro vytváření kanálů strojového učení připravených na výrobu. Poskytuje sadu nástrojů a komponent, které usnadňují vývoj a nasazení škálovatelných a spolehlivých systémů strojového učení. TFX je navržen tak, aby řešil výzvy spojené se správou a optimalizací kanálů strojového učení, což umožňuje datovým vědcům
Jaké jsou různé fáze ML potrubí v TFX?
TensorFlow Extended (TFX) je výkonná platforma s otevřeným zdrojovým kódem navržená pro usnadnění vývoje a nasazení modelů strojového učení (ML) v produkčních prostředích. Poskytuje komplexní sadu nástrojů a knihoven, které umožňují konstrukci end-to-end ML potrubí. Tato potrubí se skládají z několika odlišných fází, z nichž každá slouží specifickému účelu a přispívá
Jaké výzvy je třeba řešit při uvádění softwarové aplikace do výroby?
Při uvádění softwarové aplikace do výroby existuje několik problémů, které je třeba vyřešit, aby bylo zajištěno hladké a úspěšné nasazení. Tyto výzvy mohou vyplývat z různých aspektů aplikace, včetně její architektury, škálovatelnosti, spolehlivosti, zabezpečení a výkonu. V kontextu umělé inteligence (AI) a konkrétně TensorFlow Extended (TFX) existují další
Jaké jsou úvahy specifické pro ML při vývoji aplikace ML?
Při vývoji aplikace strojového učení (ML) je třeba vzít v úvahu několik aspektů specifických pro ML. Tyto úvahy jsou klíčové pro zajištění účinnosti, efektivity a spolehlivosti modelu ML. V této odpovědi probereme některé klíčové úvahy specifické pro ML, které by vývojáři měli mít na paměti
Jaký je účel rámce TensorFlow Extended (TFX)?
Účelem rámce TensorFlow Extended (TFX) je poskytnout komplexní a škálovatelnou platformu pro vývoj a nasazení modelů strojového učení (ML) ve výrobě. TFX je speciálně navržen tak, aby řešil výzvy, kterým čelí odborníci na ML při přechodu od výzkumu k nasazení, tím, že poskytuje sadu nástrojů a osvědčených postupů pro