ایا د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب او د سرچینو بندول اداره کوي؟
د کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) یو پیاوړی وسیله ده چې د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) لخوا په ویشل شوي او موازي ډول د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې لپاره چمتو شوې. په هرصورت، دا د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب وړاندیز نه کوي، او نه دا د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د سرچینو بندول اداره کوي. په دې ځواب کې، موږ به
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
د ویشل شوي روزنې زیانونه څه دي؟
د مصنوعي استخباراتو (AI) په برخه کې ویشل شوي روزنې په وروستیو کلونو کې د ډیری کمپیوټري سرچینو په کارولو سره د روزنې پروسې ګړندۍ کولو وړتیا له امله د پام وړ پاملرنه ترلاسه کړې. په هرصورت، دا مهمه ده چې دا ومنو چې د ویشل شوي روزنې سره تړلې ډیری زیانونه هم شتون لري. راځئ چې دا نیمګړتیاوې په تفصیل سره وپلټو، یو جامع چمتو کول
لومړی د کیرا ماډل کارولو ګټه څه ده او بیا یې د TensorFlow مستقیم کارولو پرځای د TensorFlow اټکل کونکي ته بدل کړئ؟
کله چې د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو خبره راځي ، دواړه Keras او TensorFlow مشهور چوکاټونه دي چې یو لړ فعالیت او وړتیاوې وړاندیز کوي. پداسې حال کې چې TensorFlow د ژورې زده کړې ماډلونو جوړولو او روزنې لپاره یو پیاوړی او انعطاف وړ کتابتون دی، Keras د لوړې کچې API چمتو کوي چې د عصبي شبکو رامینځته کولو پروسه ساده کوي. په ځینو مواردو کې، دا
ایا یو څوک کولی شي د انعطاف وړ بادل محاسبې سرچینې وکاروي ترڅو د محلي کمپیوټر له حد څخه د اندازې ډیټاسیټونو کې د ماشین زده کړې ماډلونه وروزي؟
د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم یو لړ وسیلې او خدمات وړاندې کوي چې تاسو ته وړتیا درکوي د ماشین زده کړې دندو لپاره د کلاوډ کمپیوټري ځواک څخه ګټه پورته کړئ. یو داسې وسیله د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن دی، کوم چې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې او ځای پرځای کولو لپاره منظم چاپیریال چمتو کوي. د دې خدمت سره، تاسو کولی شئ په اسانۍ سره خپلې روزنې دندې اندازه کړئ
په TensorFlow 2.0 کې د توزیع ستراتیژۍ API څه دی او دا څنګه توزیع شوي روزنه ساده کوي؟
په TensorFlow 2.0 کې د توزیع ستراتیژۍ API یو پیاوړی وسیله ده چې د ډیری وسیلو او ماشینونو په اوږدو کې د توزیع او اندازه کولو محاسبې لپاره د لوړې کچې انٹرفیس چمتو کولو سره توزیع شوي روزنه ساده کوي. دا پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې په اسانۍ سره د ډیری GPUs یا حتی ډیری ماشینونو کمپیوټري ځواک څخه ګټه پورته کړي ترڅو خپل ماډلونه ګړندي او ډیر مؤثره وروزي. ویشل شوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, ټنسرفلو 2.0, د ټینسورفلو 2.0 معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې او خدمت کولو لپاره د کلاوډ ML انجن کارولو ګټې څه دي؟
کلاوډ ML انجن یو پیاوړی وسیله ده چې د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) لخوا چمتو شوې چې د ماشین زده کړې (ML) ماډلونو روزنې او خدمت کولو لپاره یو لړ ګټې وړاندې کوي. د کلاوډ ML انجن وړتیاو په کارولو سره ، کارونکي کولی شي د توزیع وړ او اداره شوي چاپیریال څخه ګټه پورته کړي چې د ML جوړولو ، روزنې او پلي کولو پروسه ساده کوي.
د توزیع شوي روزنې لپاره د کلاوډ ماشین زده کړې انجن کارولو کې کوم ګامونه شامل دي؟
د کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) یو پیاوړی وسیله ده چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د ماشین زده کړې ماډلونو توزیع شوي روزنې ترسره کولو لپاره د کلاوډ اندازه کولو او انعطاف وړ ګټه پورته کړي. ویشل شوی روزنه د ماشین زده کړې کې یو مهم ګام دی، ځکه چې دا په لوی ډیټاسیټونو کې د لوی پیمانه ماډلونو روزنه وړوي، چې په پایله کې د ښه درستیت او چټکتیا سبب کیږي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په بادل کې روزنه ویشل, د ازموینې بیاکتنه
تاسو څنګه کولی شئ په کلاوډ کنسول کې د روزنې دندې پرمختګ وڅارئ؟
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې د توزیع شوي روزنې لپاره په کلاوډ کنسول کې د روزنې دندې پرمختګ نظارت کولو لپاره ، ډیری اختیارونه شتون لري. دا اختیارونه د روزنې پروسې ته ریښتیني وخت بصیرت وړاندې کوي، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې پرمختګ تعقیب کړي، کومې مسلې وپیژني، او د روزنې دندې وضعیت پراساس باخبره پریکړې وکړي. په دې کې
د کلاوډ ماشین زده کړې انجن کې د ترتیب کولو فایل هدف څه دی؟
د کلاوډ ماشین زده کړې انجن کې د ترتیب کولو فایل په بادل کې د توزیع شوي روزنې په شرایطو کې یو مهم هدف ترسره کوي. دا فایل چې ډیری وختونه د دندې ترتیب کولو فایل په نوم یادیږي، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې مختلف پیرامیټونه او ترتیبات مشخص کړي چې د دوی د ماشین زده کړې روزنې دندې چلند اداره کوي. د دې ترتیب کولو فایل په کارولو سره، کاروونکي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په بادل کې روزنه ویشل, د ازموینې بیاکتنه
د ډیټا موازي په ویشل شوي روزنې کې څنګه کار کوي؟
د ډیټا موازي یو تخنیک دی چې د ماشین زده کړې ماډلونو توزیع شوي روزنې کې کارول کیږي ترڅو د روزنې موثریت ښه کړي او همغږي ګړندي کړي. په دې طریقه کې، د روزنې ډاټا په څو برخو ویشل شوي، او هره برخه د جلا کمپیوټري سرچینې یا کارګر نوډ لخوا پروسس کیږي. دا کارګر نوډونه په موازي توګه کار کوي، په خپلواکه توګه د ګریډینټ کمپیوټري او تازه کول
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په بادل کې روزنه ویشل, د ازموینې بیاکتنه
- 1
- 2