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
د TFX برخې درې اصلي برخې کومې دي؟
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د TensorFlow Extended (TFX) او TFX پایپ لاینونو په شرایطو کې، د TFX برخې اصلي برخو پوهیدل خورا مهم دي. د TFX اجزا د کار یو ځان پورې تړلی واحد دی چې د TFX پایپ لاین کې ځانګړی دنده ترسره کوي. دا د بیا کارونې وړ، ماډلر، او کمپوز وړ ډیزاین شوی، اجازه ورکوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د TFX پایپ لاینونه, د ازموینې بیاکتنه
د پایپ لاین ډشبورډ UI څنګه ستاسو د پایپ لاینونو او منډو پرمختګ اداره کولو او تعقیب لپاره د کاروونکي دوستانه انٹرفیس چمتو کوي؟
د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د پایپ لاین ډشبورډ UI کاروونکو ته د دوی د پایپ لاینونو او چلونو پرمختګ اداره کولو او تعقیب لپاره د کارونکي دوستانه انٹرفیس چمتو کوي. دا انٹرفیس د AI پلیټ فارم پایپ لاینونو سره د کار کولو پروسې ساده کولو لپاره ډیزاین شوی او کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې د دوی د ماشین زده کړې کاري جریان په مؤثره توګه وڅاري او کنټرول کړي. یو له
د AI پلیټ فارم پایپ لاینونو هدف څه دی او دا څنګه د MLOps اړتیا په ګوته کوي؟
د AI پلیټ فارم پایپ لاین یو پیاوړی وسیله ده چې د ګوګل کلاوډ لخوا چمتو شوې چې د ماشین زده کړې عملیاتو (MLOps) په برخه کې مهم هدف ترسره کوي. د دې لومړني هدف د ماشین زده کړې کاري فلو مؤثره او د توزیع وړ مدیریت اړتیا په ګوته کول دي ، د تولید وړتیا ، توزیع کولو او اتومات کولو تضمین کول. د یو متحد او منظم پلیټ فارم په وړاندې کولو سره، AI پلیټ فارم
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, د AI پلیټفارم پایپ لاین تنظیم کول, د ازموینې بیاکتنه
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