Wat zijn de implementatiedoelen voor de Pusher-component in TFX?
De Pusher-component in TensorFlow Extended (TFX) is een fundamenteel onderdeel van de TFX-pijplijn die de implementatie van getrainde modellen in verschillende doelomgevingen afhandelt. De implementatiedoelen voor de Pusher-component in TFX zijn divers en flexibel, waardoor gebruikers hun modellen op verschillende platforms kunnen implementeren, afhankelijk van hun specifieke vereisten. In deze
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow uitgebreid (TFX), Gedistribueerde verwerking en componenten, Examenoverzicht
Hoe zijn TFX-pijplijnen georganiseerd?
TFX-pijplijnen zijn op een gestructureerde manier georganiseerd om de ontwikkeling en implementatie van machine learning-modellen op een schaalbare en efficiënte manier te vergemakkelijken. Deze pijp lijnen bestaan uit verschillende onderling verbonden componenten die samenwerken om verschillende taken uit te voeren, zoals gegevens opname, voor verwerking, model training, evaluatie en weergave. In dit antwoord zullen we de