Hvilke horisontale lag er inkluderet i TFX til pipeline-styring og optimering?
TFX, som står for TensorFlow Extended, er en omfattende end-to-end platform til at bygge produktionsklare machine learning pipelines. Det giver et sæt værktøjer og komponenter, der letter udviklingen og implementeringen af skalerbare og pålidelige maskinlæringssystemer. TFX er designet til at løse udfordringerne med at administrere og optimere maskinlæringspipelines, hvilket gør det muligt for datavidenskabsfolk
Hvad er nogle fordele ved at bruge Deployment Manager til at implementere systemer?
Deployment Manager er et kraftfuldt værktøj leveret af Google Cloud Platform (GCP), som tilbyder adskillige fordele ved implementering af systemer. Dette svar vil udforske nogle af de vigtigste fordele ved at bruge Deployment Manager og fremhæve dens didaktiske værdi baseret på faktuel viden. 1. Infrastruktur som kode (IaC): Deployment Manager giver brugerne mulighed for at definere og administrere deres sky
- Udgivet i Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP-laboratorier, Google Cloud Deployment Manager, Eksamensgennemgang
Beskriv processen med at opsætte AI Platform Pipelines, herunder de trin, der er involveret i implementeringen af en ny pipeline.
Opsætning af AI Platform Pipelines involverer en række trin, der gør det muligt for brugere at implementere og administrere maskinlæringspipelines på Google Cloud. Disse pipelines giver en skalerbar og effektiv måde at automatisere og orkestrere maskinlæringsarbejdsgange, hvilket gør det nemmere at udvikle, implementere og overvåge modeller i stor skala. I dette svar vil vi diskutere