Welche horizontalen Ebenen sind in TFX für die Pipelineverwaltung und -optimierung enthalten?
TFX, das für TensorFlow Extended steht, ist eine umfassende End-to-End-Plattform zum Aufbau produktionsbereiter Pipelines für maschinelles Lernen. Es bietet eine Reihe von Tools und Komponenten, die die Entwicklung und Bereitstellung skalierbarer und zuverlässiger Systeme für maschinelles Lernen erleichtern. TFX wurde entwickelt, um die Herausforderungen der Verwaltung und Optimierung von Pipelines für maschinelles Lernen zu bewältigen und Datenwissenschaftlern dabei zu helfen
Welche Vorteile bietet die Verwendung von Deployment Manager für die Bereitstellung von Systemen?
Deployment Manager ist ein leistungsstarkes Tool der Google Cloud Platform (GCP), das zahlreiche Vorteile für die Bereitstellung von Systemen bietet. In dieser Antwort werden einige der wichtigsten Vorteile der Verwendung von Deployment Manager erläutert und sein didaktischer Wert auf der Grundlage von Faktenwissen hervorgehoben. 1. Infrastructure as Code (IaC): Deployment Manager ermöglicht es Benutzern, ihre Cloud zu definieren und zu verwalten
- Veröffentlicht in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud-Plattform, GCP-Labore, Google Cloud-Bereitstellungs-Manager, Prüfungsrückblick
Beschreiben Sie den Prozess der Einrichtung von AI Platform Pipelines, einschließlich der Schritte zur Bereitstellung einer neuen Pipeline.
Das Einrichten von AI Platform Pipelines umfasst eine Reihe von Schritten, die es Benutzern ermöglichen, Pipelines für maschinelles Lernen in Google Cloud bereitzustellen und zu verwalten. Diese Pipelines bieten eine skalierbare und effiziente Möglichkeit zur Automatisierung und Orchestrierung von Arbeitsabläufen für maschinelles Lernen und erleichtern so die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Modellen im großen Maßstab. In dieser Antwort werden wir diskutieren