Các lớp ngang có trong TFX để quản lý và tối ưu hóa đường ống là gì?
TFX, viết tắt của TensorFlow Extended, là một nền tảng đầu cuối toàn diện để xây dựng các quy trình máy học sẵn sàng sản xuất. Nó cung cấp một bộ công cụ và thành phần hỗ trợ phát triển và triển khai các hệ thống máy học đáng tin cậy và có thể mở rộng. TFX được thiết kế để giải quyết các thách thức trong việc quản lý và tối ưu hóa quy trình học máy, cho phép các nhà khoa học dữ liệu
Một số lợi ích của việc sử dụng Deployment Manager để triển khai hệ thống là gì?
Trình quản lý triển khai là một công cụ mạnh mẽ do Google Cloud Platform (GCP) cung cấp, mang lại nhiều lợi ích cho việc triển khai hệ thống. Câu trả lời này sẽ khám phá một số ưu điểm chính của việc sử dụng Deployment Manager, làm nổi bật giá trị mô phạm của nó dựa trên kiến thức thực tế. 1. Cơ sở hạ tầng dưới dạng mã (IaC): Trình quản lý triển khai cho phép người dùng xác định và quản lý đám mây của họ
- Xuất bản năm Cloud Computing, EITC/CL/GCP Nền tảng đám mây của Google, Phòng thí nghiệm GCP, Trình quản lý triển khai đám mây của Google, ôn thi
Mô tả quy trình thiết lập Đường ống nền tảng AI, bao gồm các bước liên quan đến việc triển khai một đường ống mới.
Việc thiết lập Đường ống nền tảng AI bao gồm một loạt các bước cho phép người dùng triển khai và quản lý các đường ống máy học trên Google Cloud. Các đường ống này cung cấp một cách hiệu quả và có thể mở rộng để tự động hóa và sắp xếp các quy trình công việc học máy, giúp việc phát triển, triển khai và giám sát các mô hình trên quy mô lớn trở nên dễ dàng hơn. Trong câu trả lời này, chúng ta sẽ thảo luận
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Nền tảng AI của Google Cloud, Thiết lập đường ống nền tảng AI, ôn thi