په TFX کې د پشر برخې لپاره د ګمارنې اهداف څه دي؟
په TensorFlow Extended (TFX) کې د Pusher برخه د TFX پایپ لاین یوه اساسي برخه ده چې مختلف هدف چاپیریال ته د روزل شوي ماډلونو ځای په ځای کول اداره کوي. په TFX کې د Pusher برخې لپاره د ګمارنې موخې متنوع او انعطاف وړ دي، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې خپل ماډلونه د دوی ځانګړو اړتیاو پراساس مختلف پلیټ فارمونو ته ځای په ځای کړي. په دې کې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د پروسس او اجزاو توزیع, د ازموینې بیاکتنه
په TFX کې د ارزونکي برخې هدف څه دی؟
په TFX کې د ارزونې برخه، کوم چې د TensorFlow Extended لپاره ولاړ دی، د ماشین زده کړې په ټولیز پایپ لاین کې مهم رول لوبوي. د دې هدف د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت ارزول او د دوی اغیزمنتوب کې ارزښتناکه لید وړاندې کول دي. د ماډلونو لخوا د ځمکې ریښتیني لیبلونو سره د وړاندوینو پرتله کولو سره ، ارزونکی برخه فعالوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د پروسس او اجزاو توزیع, د ازموینې بیاکتنه
د روزونکي برخې لخوا رامینځته شوي دوه ډوله خوندي شوي ماډلونه کوم دي؟
په TensorFlow Extended (TFX) کې د روزونکي برخه د TensorFlow په کارولو سره د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې لپاره مسؤل دی. کله چې موډل روزنه ورکول کیږي، د روزونکي برخه SavedModels تولیدوي، کوم چې د TensorFlow ماډلونو ذخیره کولو لپاره سیریل شوی بڼه ده. دا خوندي شوي ماډلونه د تولید مختلف چاپیریالونو کې د استخراج او پلي کولو لپاره کارول کیدی شي. د روزونکي برخې په شرایطو کې، هلته
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د پروسس او اجزاو توزیع, د ازموینې بیاکتنه
د ټرانسفارم اجزا څنګه د روزنې او خدمت کولو چاپیریالونو ترمینځ دوام تضمینوي؟
د ټرانسفارم برخه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د روزنې او خدمت کولو چاپیریالونو ترمنځ د ثبات په یقیني کولو کې مهم رول لوبوي. دا د TensorFlow Extended (TFX) چوکاټ یوه لازمي برخه ده، کوم چې د توزیع وړ او د تولید لپاره چمتو ماشین زده کړې پایپ لاینونو جوړولو باندې تمرکز کوي. د ټرانسفارم برخه د ډیټا پری پروسس کولو او فیچر انجینرۍ مسؤلیت لري ، کوم چې دي
د TFX چوکاټ کې د اپاچی بیم رول څه دی؟
اپاچی بیم د خلاصې سرچینې متحد پروګرام کولو ماډل دی چې د بیچ جوړولو او د ډیټا پروسس کولو پایپ لاینونو سټینګ کولو لپاره قوي چوکاټ چمتو کوي. دا یو ساده او څرګند API وړاندیز کوي چې پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي د ډیټا پروسس پایپ لاینونه ولیکئ چې په مختلف توزیع شوي پروسس کولو پس منظرونو کې اجرا کیدی شي ، لکه اپاچي فلینک ، اپاچي سپارک ، او د ګوګل کلاوډ ډیټا فلو.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د پروسس او اجزاو توزیع, د ازموینې بیاکتنه