Quais são os destinos de implantação do componente Pusher no TFX?
O componente Pusher no TensorFlow Extended (TFX) é uma parte fundamental do pipeline TFX que lida com a implantação de modelos treinados em vários ambientes de destino. Os destinos de implantação do componente Pusher no TFX são diversos e flexíveis, permitindo que os usuários implantem seus modelos em diferentes plataformas, dependendo de seus requisitos específicos. Nisso
Qual é a finalidade do componente Avaliador no TFX?
O componente Evaluator no TFX, que significa TensorFlow Extended, desempenha um papel crucial no pipeline geral de aprendizado de máquina. Seu objetivo é avaliar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina e fornecer informações valiosas sobre sua eficácia. Ao comparar as previsões feitas pelos modelos com os rótulos de verdade, o componente Avaliador permite
Quais são os dois tipos de SavedModels gerados pelo componente Trainer?
O componente Trainer no TensorFlow Extended (TFX) é responsável por treinar modelos de aprendizado de máquina usando o TensorFlow. Ao treinar um modelo, o componente Trainer gera SavedModels, que são um formato serializado para armazenar modelos do TensorFlow. Esses SavedModels podem ser usados para inferência e implantação em vários ambientes de produção. No contexto do componente Trainer, há
Como o componente Transform garante a consistência entre os ambientes de treinamento e serviço?
A componente Transform desempenha um papel crucial na garantia da consistência entre os ambientes de formação e de serviço no domínio da Inteligência Artificial. É parte integrante da estrutura TensorFlow Extended (TFX), que se concentra na criação de pipelines de aprendizado de máquina escaláveis e prontos para produção. O componente Transform é responsável pelo pré-processamento de dados e engenharia de recursos, que são
Qual é a função do Apache Beam na estrutura do TFX?
O Apache Beam é um modelo de programação unificado de código aberto que fornece uma estrutura poderosa para criar pipelines de processamento de dados em lote e streaming. Ele oferece uma API simples e expressiva que permite aos desenvolvedores escrever pipelines de processamento de dados que podem ser executados em vários back-ends de processamento distribuído, como Apache Flink, Apache Spark e Google Cloud Dataflow.