TFX میں پشر جزو کے لیے تعیناتی کے اہداف کیا ہیں؟
TensorFlow Extended (TFX) میں Pusher جزو TFX پائپ لائن کا ایک بنیادی حصہ ہے جو مختلف ہدف والے ماحول میں تربیت یافتہ ماڈلز کی تعیناتی کو سنبھالتا ہے۔ TFX میں Pusher جزو کے لیے تعیناتی کے اہداف متنوع اور لچکدار ہیں، جو صارفین کو ان کی مخصوص ضروریات کے مطابق اپنے ماڈلز کو مختلف پلیٹ فارمز پر تعینات کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ اس میں
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو بڑھا ہوا (TFX), تقسیم شدہ پروسیسنگ اور اجزاء, امتحان کا جائزہ
TFX میں ایویلیویٹر جزو کا مقصد کیا ہے؟
TFX میں Evaluator جزو، جس کا مطلب TensorFlow Extended ہے، مجموعی مشین لرننگ پائپ لائن میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ اس کا مقصد مشین لرننگ ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینا اور ان کی تاثیر کے بارے میں قیمتی بصیرت فراہم کرنا ہے۔ ماڈلز کی طرف سے کی گئی پیشین گوئیوں کا زمینی سچائی کے لیبلز کے ساتھ موازنہ کر کے، ایویلیویٹر جزو قابل بناتا ہے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو بڑھا ہوا (TFX), تقسیم شدہ پروسیسنگ اور اجزاء, امتحان کا جائزہ
SavedModels کی دو قسمیں کون سی ہیں جو ٹرینر جزو کے ذریعہ تیار کی گئی ہیں؟
TensorFlow Extended (TFX) میں ٹرینر کا جزو TensorFlow کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کا ذمہ دار ہے۔ کسی ماڈل کی تربیت کرتے وقت، ٹرینر کا جزو SavedModels تیار کرتا ہے، جو TensorFlow ماڈلز کو ذخیرہ کرنے کے لیے ایک سلسلہ وار شکل ہے۔ ان SavedModels کو مختلف پیداواری ماحول میں تخمینہ اور تعیناتی کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ٹرینر جزو کے تناظر میں، وہاں
ٹرانسفارم جزو تربیت اور خدمت کرنے والے ماحول کے درمیان مستقل مزاجی کو کیسے یقینی بناتا ہے؟
ٹرانسفارم جزو مصنوعی ذہانت کے شعبے میں تربیت اور خدمت کرنے والے ماحول کے درمیان مستقل مزاجی کو یقینی بنانے میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ یہ TensorFlow ایکسٹینڈڈ (TFX) فریم ورک کا ایک لازمی حصہ ہے، جو توسیع پذیر اور پروڈکشن کے لیے تیار مشین لرننگ پائپ لائنوں کی تعمیر پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ ٹرانسفارم جزو ڈیٹا پری پروسیسنگ اور فیچر انجینئرنگ کے لیے ذمہ دار ہے، جو کہ ہیں۔
TFX فریم ورک میں اپاچی بیم کا کیا کردار ہے؟
اپاچی بیم ایک اوپن سورس یونیفائیڈ پروگرامنگ ماڈل ہے جو بیچ بنانے اور ڈیٹا پروسیسنگ پائپ لائنوں کو اسٹریم کرنے کے لیے ایک طاقتور فریم ورک فراہم کرتا ہے۔ یہ ایک سادہ اور تاثراتی API پیش کرتا ہے جو ڈویلپرز کو ڈیٹا پروسیسنگ پائپ لائنز لکھنے کی اجازت دیتا ہے جو کہ مختلف تقسیم شدہ پروسیسنگ بیک اینڈز، جیسے کہ Apache Flink، Apache Spark، اور Google Cloud Dataflow پر عمل میں لایا جا سکتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو بڑھا ہوا (TFX), تقسیم شدہ پروسیسنگ اور اجزاء, امتحان کا جائزہ