د منجمد ګراف کارول څه دي؟
د TensorFlow په شرایطو کې یو منجمد ګراف هغه ماډل ته اشاره کوي چې په بشپړ ډول روزل شوي او بیا د یو واحد فایل په توګه خوندي شوي چې دواړه ماډل جوړښت او روزل شوي وزنونه لري. دا کنګل شوی ګراف بیا د اصلي ماډل تعریف یا لاسرسي ته اړتیا پرته په مختلف پلیټ فارمونو کې د تحلیل لپاره ځای په ځای کیدی شي.
TensorFlow Lite په تامبوا ایپ کې د ماشین زده کړې ماډل پلي کولو کې کومه ګټه چمتو کوي؟
TensorFlow Lite په Tambua ایپ کې د ماشین زده کړې ماډلونو په ګمارلو کې ډیری ګټې وړاندې کوي. TensorFlow Lite یو لږ وزن لرونکی او موثر چوکاټ دی چې په ځانګړې توګه په ګرځنده او ایمبیډ شوي وسیلو کې د ماشین زده کړې ماډلونو ځای پرځای کولو لپاره ډیزاین شوی. دا ډیری ګټې وړاندې کوي چې دا د تنفسي ناروغۍ کشف ماډل ځای په ځای کولو لپاره غوره انتخاب جوړوي.
TensorFlow Lite په وسیله کې د ماډلونو په ګمارلو کې کوم رول لوبولی؟
TensorFlow Lite د ریښتیني وخت انفرنس لپاره په وسیلو کې د ماشین زده کړې ماډلونو پلي کولو کې مهم رول لوبوي. دا یو لږ وزن لرونکی او موثر چوکاټ دی چې په ځانګړي ډول په ګرځنده او ایمبیډ شوي وسیلو کې د TensorFlow ماډلونو چلولو لپاره ډیزاین شوی. د TensorFlow Lite په کارولو سره، د Air Cognizer غوښتنلیک کولی شي په مستقیم ډول د ماشین زده کړې الګوریتمونو په کارولو سره د هوا کیفیت په اغیزمنه توګه اټکل کړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینس فلو غوښتنلیکونه, د هوا کاګنایزر د ML سره د هوا کیفیت وړاندوینه کوي, د ازموینې بیاکتنه
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
د ګمارلو لپاره د TensorFlow ماډل خوندي کولو فارمیټ کارولو ګټه څه ده؟
د TensorFlow ماډل خوندي کولو بڼه د مصنوعي استخباراتو په ساحه کې د ګمارلو لپاره ډیری ګټې وړاندې کوي. د دې فارمیټ په کارولو سره، پراختیا کونکي کولی شي په اسانۍ سره روزل شوي ماډلونه خوندي او بار کړي، د تولید چاپیریال کې بې ځایه ادغام ته اجازه ورکوي. دا بڼه چې ډیری وختونه د "SavedModel" په نوم یادیږي، ډیری ګټې وړاندې کوي چې د TensorFlow پلي کولو موثریت او اغیزمنتیا کې مرسته کوي.
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 لینکس کانټینرونو کارولو یوه ګټه څه ده؟
د کمپیوټر سیسټمونو امنیت په شرایطو کې د لینکس کانټینرونو کارولو یوه ګټه د دوی چمتو شوي انزوا کول دي. کانټینرونه لږ وزن لرونکي، جلا شوي چاپیریال دي چې د ګډ کوربه عملیاتي سیسټم پرمخ ځي. دوی غوښتنلیکونو او خدماتو ته اجازه ورکوي چې د دوی انحصار سره په یو واحد کې بسته بندي شي ، د مختلف کمپیوټري چاپیریالونو کې دوامداره چلند تضمینوي. دا
د Kubernetes انجن څه شی دی او دا څنګه د کانټینر شوي غوښتنلیکونو په ځای پرځای کولو کې مرسته کوي؟
د Kubernetes انجن د Kubernetes په کارولو سره د کانټینر شوي غوښتنلیکونو ځای پرځای کولو، اداره کولو، او اندازه کولو لپاره یو منظم چاپیریال دی. کوبرنیټس د خلاصې سرچینې کانټینر آرکیسټریشن سیسټم دی چې د کانټینر شوي غوښتنلیکونو پلي کول ، اندازه کول او مدیریت اتومات کوي. دا د کانټینر شوي غوښتنلیکونو پلي کولو ، اندازه کولو ، او مدیریت اتومات کولو لپاره پلیټ فارم چمتو کوي ، پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې د کوډ لیکلو باندې تمرکز وکړي
د غوښتنلیکونو په ګمارلو کې د کانټینرونو کارولو هدف څه دی؟
کانټینرونه د کلاوډ کمپیوټینګ په ساحه کې د غوښتنلیکونو په ګمارلو کې مهم رول لوبوي ، په ځانګړي توګه کله چې د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) او د دې کوبرنیټس انجن کاروي. د کانټینرونو کارولو هدف د غوښتنلیکونو بسته کولو او ځای په ځای کولو لپاره معیاري او مؤثره لاره چمتو کول دي ، په مختلف چاپیریالونو کې د دوامداره چلند ډاډ ترلاسه کول او ساده کول دي.
د توزیع کولو او ډیټا مدیریت سربیره د اپل انجن کوم اضافي ځانګړتیاوې وړاندیز کوي؟
د اپل انجن، د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) یوه پیاوړې برخه، د توزیع کولو او ډیټا مدیریت هاخوا پراخه ځانګړتیاوې وړاندې کوي. دا اضافي ب featuresې د غوښتنلیکونو پراختیا ، پلي کولو او مدیریت ته وده ورکوي ، دا د توزیع وړ غوښتنلیکونو جوړولو او چلولو لپاره جامع پلیټ فارم جوړوي. په دې ځواب کې، موږ به چمتو شوي ځینې کلیدي ځانګړتیاوې وپلټئ