د ماډل خدمت کول څه معنی لري؟
د مصنوعي استخباراتو (AI) په شرایطو کې د ماډل خدمت کول د تولید چاپیریال کې د وړاندوینې کولو یا نورو دندو ترسره کولو لپاره د روزل شوي ماډل چمتو کولو پروسې ته اشاره کوي. پدې کې سرور یا کلاوډ زیربنا ته د ماډل ځای په ځای کول شامل دي چیرې چې دا کولی شي د ان پټ ډیټا ترلاسه کړي ، پروسس کړي ، او مطلوب محصول تولید کړي.
- 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 د روزنې ماډلونو لپاره لوی معلومات
د ځواکمن او اغیزمن TFX پایپ لاینونو لپاره وړاندیز شوی جوړښت څه شی دی؟
د ځواکمن او اغیزمن TFX پایپ لاینونو لپاره وړاندیز شوي جوړښت کې یو ښه فکر شوی ډیزاین شامل دی چې د TensorFlow Extended (TFX) وړتیاوې په مؤثره توګه اداره او اتومات کوي ترڅو د پای څخه تر پای پورې ماشین زده کړې کاري فلو اداره کړي. TFX د توزیع وړ او تولید لپاره چمتو ML پایپ لاینونو جوړولو لپاره قوي چوکاټ چمتو کوي ، د ډیټا ساینس پوهانو او انجینرانو ته اجازه ورکوي چې د ماډلونو رامینځته کولو او پلي کولو باندې تمرکز وکړي.
TensorFlow 2.0 څنګه مختلف پلیټ فارمونو ته د ګمارنې ملاتړ کوي؟
TensorFlow 2.0، د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې مشهور چوکاټ، مختلف پلیټ فارمونو ته د ګمارلو لپاره قوي ملاتړ چمتو کوي. دا ملاتړ په مختلفو وسیلو لکه ډیسټاپونو، سرورونو، ګرځنده وسیلو، او حتی سرایت شوي سیسټمونو کې د ماشین زده کړې ماډلونو پلي کولو لپاره خورا مهم دی. پدې ځواب کې ، موږ به مختلفې لارې وپلټو چې په کوم کې TensorFlow
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن په کارولو سره د خدمت کولو لپاره د روزل شوي ماډل پلي کولو پروسه تشریح کړئ.
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن په کارولو سره د خدمت کولو لپاره د روزل شوي ماډل ځای په ځای کول څو مرحلې شاملې دي ترڅو د اسانه او موثرې پروسې ډاډ ترلاسه شي. دا ځواب به د هر ګام تفصيلي توضیحات وړاندې کړي، د کلیدي اړخونو او نظرونو په ګوته کوي. 1. د موډل چمتو کول: د روزل شوي ماډل له مینځه وړلو دمخه، دا مهمه ده چې ډاډ ترلاسه شي چې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې لپاره د ګوګل اوزار, په iOS کې د TensorFlow اعتراض کشف, د ازموینې بیاکتنه