Wat is die implementeringsteikens vir die Pusher-komponent in TFX?
Die Pusher-komponent in TensorFlow Extended (TFX) is 'n fundamentele deel van die TFX-pyplyn wat die ontplooiing van opgeleide modelle na verskeie teikenomgewings hanteer. Die implementeringsteikens vir die Pusher-komponent in TFX is uiteenlopend en buigsaam, wat gebruikers in staat stel om hul modelle na verskillende platforms te ontplooi na gelang van hul spesifieke vereistes. In hierdie
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow verleng (TFX), Verspreide verwerking en komponente, Eksamen hersiening
Hoe word TFX-pypleidings georganiseer?
TFX-pyplyne word op 'n gestruktureerde wyse georganiseer om die ontwikkeling en ontplooiing van masjienleermodelle op 'n skaalbare en doeltreffende wyse te fasiliteer. Hierdie pyplyne bestaan uit verskeie onderling gekoppelde komponente wat saamwerk om verskeie take soos data-inname, voorafverwerking, modelopleiding, evaluering en bediening uit te voer. In hierdie antwoord sal ons die