Apa target penerapan untuk komponen Pusher di TFX?
Komponen Pusher di TensorFlow Extended (TFX) adalah bagian mendasar dari pipeline TFX yang menangani penerapan model terlatih ke berbagai lingkungan target. Target penerapan untuk komponen Pusher di TFX beragam dan fleksibel, memungkinkan pengguna untuk menerapkan model mereka ke berbagai platform tergantung pada kebutuhan khusus mereka. Di dalam
Apa tujuan dari komponen Evaluator di TFX?
Komponen Evaluator di TFX, yang merupakan singkatan dari TensorFlow Extended, memainkan peran penting dalam alur pembelajaran mesin secara keseluruhan. Tujuannya adalah untuk mengevaluasi kinerja model pembelajaran mesin dan memberikan wawasan berharga tentang keefektifannya. Dengan membandingkan prediksi yang dibuat oleh model dengan label kebenaran dasar, komponen Evaluator memungkinkan
Apa saja dua tipe SavedModels yang dihasilkan oleh komponen Trainer?
Komponen Pelatih di TensorFlow Extended (TFX) bertanggung jawab untuk melatih model pembelajaran mesin menggunakan TensorFlow. Saat melatih model, komponen Pelatih menghasilkan SavedModels, yang merupakan format berseri untuk menyimpan model TensorFlow. SavedModels ini dapat digunakan untuk inferensi dan penerapan di berbagai lingkungan produksi. Dalam konteks komponen Pelatih, ada
Bagaimana komponen Transform memastikan konsistensi antara lingkungan pelatihan dan penyajian?
Komponen Transform memainkan peran penting dalam memastikan konsistensi antara pelatihan dan melayani lingkungan di bidang Kecerdasan Buatan. Ini adalah bagian integral dari framework TensorFlow Extended (TFX), yang berfokus pada pembuatan pipeline machine learning yang dapat diskalakan dan siap produksi. Komponen Transform bertanggung jawab atas preprocessing data dan rekayasa fitur, yaitu
Apa peran Apache Beam dalam kerangka TFX?
Apache Beam adalah model pemrograman terpadu open-source yang menyediakan kerangka kerja yang kuat untuk membangun pipa pemrosesan data batch dan streaming. Ini menawarkan API sederhana dan ekspresif yang memungkinkan pengembang untuk menulis saluran pemrosesan data yang dapat dijalankan di berbagai backend pemrosesan terdistribusi, seperti Apache Flink, Apache Spark, dan Google Cloud Dataflow.