TFX မူဘောင်တွင် Apache Beam ၏အခန်းကဏ္ဍကဘာလဲ။
Apache Beam သည် အစုလိုက်အစည်းလိုက်တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းပိုက်လိုင်းများကို ထုတ်လွှင့်ခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သောဘောင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် open-source စုစည်းထားသော ပရိုဂရမ်းမင်းပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Apache Flink၊ Apache Spark နှင့် Google Cloud Dataflow ကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော ဖြန့်ဝေသည့်လုပ်ဆောင်မှုနောက်ကွယ်တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ဒေတာစီမံဆောင်ရွက်ပေးသည့်ပိုက်လိုင်းများကို developer များအား ရေးသားခွင့်ပြုသည့် ရိုးရှင်းပြီး ဖော်ပြနိုင်သော API ကို ပေးဆောင်ထားပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), ဖြန့်ဝေအပြောင်းအလဲနဲ့နှင့်အစိတ်အပိုင်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TFX အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းသုံးရပ်ကား အဘယ်နည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် TensorFlow Extended (TFX) နှင့် TFX ပိုက်လိုင်းများအကြောင်းတွင်၊ TFX အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ TFX အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုသည် TFX ပိုက်လိုင်းအတွင်း တိကျသောအလုပ်တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်သည့် ကိုယ်ပိုင်ပါရှိသော အလုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ပြန်သုံးနိုင်သော၊ modular၊ နှင့် composable ဖြစ်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), TFX ပိုက်လိုင်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Pipelines Dashboard UI သည် သင့်ပိုက်လိုင်းများနှင့် လုပ်ဆောင်မှုများ၏ တိုးတက်မှုကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ခြေရာခံခြင်းအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော မျက်နှာပြင်ကို မည်သို့ ပံ့ပိုးပေးသနည်း။
Google Cloud AI Platform ရှိ Pipelines Dashboard UI သည် သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့၏ ပိုက်လိုင်းများနှင့် လည်ပတ်မှုများ၏ တိုးတက်မှုကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ခြေရာခံခြင်းအတွက် အသုံးပြုရအဆင်ပြေသည့် မျက်နှာပြင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအင်တာဖေ့စ်သည် AI Platform Pipelines များနှင့်အတူ လုပ်ဆောင်သည့်လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းအသွားအလာများကို ထိထိရောက်ရောက် စောင့်ကြည့်ထိန်းချုပ်နိုင်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ မှတစ်ခုဖြစ်သော
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, AI ပလက်ဖောင်းပိုက်လိုင်းများတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AI Platform Pipelines ၏ ရည်ရွယ်ချက်က ဘာလဲ၊ MLOps များအတွက် လိုအပ်မှုကို မည်သို့ဖြေရှင်းသနည်း။
AI Platform Pipelines သည် machine learning operations (MLOps) နယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးသည့် Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာများကို ထိရောက်ပြီး အရွယ်အစားကြီးမားသောစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် လိုအပ်ကြောင်း၊ ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်မှု၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုတို့ကို သေချာစေရန်ဖြစ်သည်။ ပေါင်းစည်းပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိသော ပလပ်ဖောင်း၊ AI ပလပ်ဖောင်းကို ကမ်းလှမ်းခြင်းဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, AI ပလက်ဖောင်းပိုက်လိုင်းများတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပွင့်လင်းရင်းမြစ်အတွက် Kubeflow သည် အဘယ်အရာကို မူလက ဖန်တီးခဲ့သနည်း။
အစွမ်းထက်သော open-source platform တစ်ခုဖြစ်သည့် Kubeflow သည် Kubernetes တွင် စက်သင်ယူမှု (ML) အလုပ်အသွားအလာများကို အသုံးချခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေပြီး ရိုးရှင်းစေရန် မူလက ဖန်တီးခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် ML အင်ဂျင်နီယာများသည် အရင်းခံအခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုနှင့်ပတ်သက်၍ စိုးရိမ်စရာမလိုဘဲ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများကို အာရုံစိုက်နိုင်စေမည့် စည်းလုံးညီညွှတ်သောဂေဟစနစ်တစ်ခုကို ပေးဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Kubeflow - Kubernetes တွင် စက်သင်ယူခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်