کوبی فلو په اصل کې د خلاصې سرچینې لپاره څه رامینځته شوی؟
کیوب فلو، د خلاصې سرچینې یو پیاوړی پلیټ فارم، په اصل کې په کوبرنیټس کې د ماشین زده کړې (ML) کاري فلو پلي کولو او اداره کولو پروسې ساده او ساده کولو لپاره رامینځته شوی. دا هدف د یو همغږي اکوسیستم چمتو کول دي چې د ډیټا ساینس پوهانو او ML انجینرانو ته وړتیا ورکوي چې د زیربنا او عملیاتي په اړه اندیښنه پرته د ماډلونو په جوړولو او روزنې تمرکز وکړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, Kubeflow - په Kubernetes کې د ماشین زده کړه, د ازموینې بیاکتنه
Kubeflow څنګه د Kubernetes اندازه کولو وړتیا ګټه پورته کوي؟
کیوب فلو د خلاصې سرچینې پلیټ فارم دی چې د ماشین زده کړې (ML) کاري فلو ته وړتیا ورکوي چې په Kubernetes کې اجرا شي ، د قوي کانټینر آرکیسټریشن سیسټم. د کوبرنیټس د توزیع کولو په کارولو سره ، کوبی فلو د ML کاري بارونو پلي کولو ، اداره کولو او اندازه کولو لپاره قوي او انعطاف وړ زیربنا چمتو کوي. د Kubernetes یوه له مهمو ګټو څخه د دې وړتیا ده چې په اتوماتيک ډول غوښتنلیکونه اندازه کړي
د کوبی فلو هدف څه دی؟
کیوب فلو د خلاصې سرچینې پلیټ فارم دی چې هدف یې په Kubernetes کې د ماشین زده کړې کاري فلو ګمارل او مدیریت ساده کول دي. د کوبی فلو هدف په توزیع شوي او کانټینر شوي چاپیریال کې د ماشین زده کړې کاري بارونو چلولو لپاره یو متحد او د توزیع وړ حل چمتو کول دي. د کوبی فلو یو له اصلي اهدافو څخه د ډیټا ساینس پوهانو وړ کول دي
ولې دا ګټوره ده چې د ډیټا ساینس او ماشین زده کړې کاري فلو په شرایطو کې د ژورې زده کړې VMs په کارولو سره د ډیر کمپیوټري ځواک سره کولاب لوړ کړئ؟
د ژورې زده کړې VMs په کارولو سره د ډیر کمپیوټري ځواک سره کولاب ته وده ورکول کولی شي د ډیټا ساینس او ماشین زده کړې کاري فلو ته ډیری ګټې راوړي. دا وده د ډیر اغیزمن او ګړندي محاسبې لپاره اجازه ورکوي ، کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې د لوی ډیټاسیټونو سره پیچلي ماډلونه وروزي او ځای په ځای کړي ، په نهایت کې د ښه فعالیت او تولید لامل کیږي. د لوړولو یو له لومړنیو ګټو څخه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د ډیرو حسابونو سره کولاب لوړول, د ازموینې بیاکتنه
د ژورې زده کړې VM کې د پورټ فارورډینګ هدف څه دی او دا څنګه تنظیم شوی؟
د پورټ فارورډینګ د شبکې ترتیب کولو یو مهم اړخ دی چې د ژورې زده کړې VM کې د غوښتنلیکونو او خدماتو اسانه او خوندي عملیاتو ته اجازه ورکوي. د مصنوعي استخباراتو په شرایطو کې، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په ساحه کې، د پورټ فارورډینګ د مختلفو برخو ترمنځ د اړیکو په فعالولو کې مهم رول لوبوي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د ډیرو حسابونو سره کولاب لوړول, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه کولی شو کولاب زموږ په لپ ټاپ کې د خپل ځایي جوپېټر نوټ بوک سرور سره وصل کړو؟
د دې لپاره چې ګوګل کولاب ستاسو په لیپ ټاپ کې د محلي جوپېټر نوټ بوک سرور سره وصل کړئ ، تاسو اړتیا لرئ یو څو مرحلې تعقیب کړئ. دا پروسه تاسو ته اجازه درکوي د خپل محلي ماشین ځواک څخه ګټه پورته کړئ پداسې حال کې چې لاهم د ګوګل کولاب لخوا چمتو شوي همکار ب featuresو او کلاوډ میشته سرچینو څخه ګټه پورته کوئ. لومړی، ډاډ ترلاسه کړئ چې تاسو د Jupyter نوټ بوک نصب کړی دی
د کلاوډ بازار ځای کې د ځانګړو ځانګړتیاو سره د ژورې زده کړې VM رامینځته کولو لپاره کوم ګامونه دي؟
د کلاوډ بازار ځای کې د ځانګړو مشخصاتو سره د ژورې زده کړې مجازی ماشین (VM) رامینځته کول څو مرحلې لري. په دې ځواب کې، موږ به د دې ګامونو مفصل او هراړخیز توضیحات وړاندې کړو، د حقیقي پوهې پر بنسټ، تاسو سره د پروسې په پوهیدو کې مرسته وکړي. 1 ګام: د کلاوډ بازار ځای ته لاسرسی د پیل کولو لپاره ، تاسو اړتیا لرئ کلاوډ ته لاسرسی ومومئ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د ډیرو حسابونو سره کولاب لوړول, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه کولی شو د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم د ژورې زده کړې VMs په کارولو سره کولاب د ډیر کمپیوټري ځواک سره لوړ کړو؟
د ډیر کمپیوټري ځواک سره کولاب لوړولو لپاره، تاسو کولی شئ د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم د ژور زده کړې مجازی ماشینونو (VMs) څخه ګټه پورته کړئ. دا VMs د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې او پلي کولو لپاره د توزیع وړ او ځواکمن زیربنا چمتو کوي. پدې ځواب کې، موږ به د کمپیوټري وړتیاوو د لوړولو لپاره د ژورې زده کړې VMs په ترتیب او کارولو کې دخیل ګامونو په اړه بحث وکړو.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د ډیرو حسابونو سره کولاب لوړول, د ازموینې بیاکتنه
د کولاب انٹرفیس کلیدي ځانګړتیاوې څه دي او دا څنګه د کاروونکي تجربه لوړوي؟
د کولاب انٹرفیس، د ګوګل لخوا جوړ شوی، یو پیاوړی وسیله ده چې د مصنوعي استخباراتو (AI) او ماشین زده کړې په برخه کې د کاروونکي تجربه لوړوي. دا په ویب کې د Jupyter نوټ بوک چاپیریال چمتو کوي، کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې کوډ ولیکي او اجرا کړي، د نورو سره همکاري وکړي، او د کمپیوټر ځواکمن سرچینو ته لاسرسی ومومي. په دې ځواب کې، موږ به وڅیړو
کولاب څنګه د کاروونکو ترمنځ د همکارۍ ملاتړ کوي؟
کولاب، د ګوګل همکارۍ لپاره لنډ، د کلاوډ پر بنسټ پلیټ فارم دی چې د مصنوعي استخباراتو (AI) په برخه کې د کاروونکو ترمنځ د همکارۍ ملاتړ کوي. د ګوګل لخوا جوړ شوی، کولاب د افرادو او ټیمونو لپاره د ماشین زده کړې په پروژو کې یوځای کار کولو لپاره یو مناسب او اغیزمن چاپیریال چمتو کوي. په دې ځواب کې، موږ به په دې اړه بحث وکړو چې څنګه کولاب د کاروونکو ترمنځ د همکارۍ ملاتړ کوي او