TFX에서 Pusher 구성 요소의 배포 대상은 무엇입니까?
TFX(TensorFlow Extended)의 Pusher 구성 요소는 학습된 모델을 다양한 대상 환경에 배포하는 작업을 처리하는 TFX 파이프라인의 기본 부분입니다. TFX의 Pusher 구성 요소에 대한 배포 대상은 다양하고 유연하여 사용자가 특정 요구 사항에 따라 다른 플랫폼에 모델을 배포할 수 있습니다. 이에
TFX에서 Evaluator 구성요소의 용도는 무엇인가요?
TensorFlow Extended를 나타내는 TFX의 Evaluator 구성 요소는 전체 기계 학습 파이프라인에서 중요한 역할을 합니다. 그 목적은 기계 학습 모델의 성능을 평가하고 그 효과에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 것입니다. Evaluator 구성 요소는 모델의 예측을 ground truth 레이블과 비교하여
Trainer 구성 요소에서 생성되는 두 가지 유형의 저장된 모델은 무엇입니까?
TensorFlow Extended(TFX)의 Trainer 구성 요소는 TensorFlow를 사용하여 기계 학습 모델을 교육하는 역할을 합니다. 모델을 교육할 때 Trainer 구성 요소는 TensorFlow 모델을 저장하기 위한 직렬화된 형식인 SavedModel을 생성합니다. 이러한 저장된 모델은 다양한 프로덕션 환경에서 추론 및 배포에 사용할 수 있습니다. Trainer 구성 요소의 맥락에서
Transform 구성요소는 학습 환경과 제공 환경 간의 일관성을 어떻게 보장합니까?
Transform 구성 요소는 인공 지능 분야에서 교육 환경과 서빙 환경 간의 일관성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 확장 가능하고 생산 준비가 된 기계 학습 파이프라인을 구축하는 데 중점을 둔 TFX(TensorFlow Extended) 프레임워크의 필수 부분입니다. Transform 구성 요소는 데이터 전처리 및 기능 엔지니어링을 담당합니다.
TFX 프레임워크에서 Apache Beam의 역할은 무엇인가요?
Apache Beam은 일괄 및 스트리밍 데이터 처리 파이프라인을 구축하기 위한 강력한 프레임워크를 제공하는 오픈 소스 통합 프로그래밍 모델입니다. 개발자가 Apache Flink, Apache Spark 및 Google Cloud Dataflow와 같은 다양한 분산 처리 백엔드에서 실행할 수 있는 데이터 처리 파이프라인을 작성할 수 있는 간단하고 표현력이 풍부한 API를 제공합니다.