TFX SDK と Kubeflow Pipelines SDK の利点と違いは何ですか?また、独自のパイプラインを作成するときにどちらを選択すればよいですか?
TFX SDK (TensorFlow Extended Software Development Kit) と Kubeflow Pipelines SDK は、Google Cloud AI プラットフォームで機械学習パイプラインを作成および管理するために使用できる XNUMX つの強力なツールです。 これらにはいくつかの類似点がありますが、明確な利点と相違点もあり、作成するためにどちらかを選択する際には考慮する必要があります。
Pipelines ダッシュボード UI は、パイプラインと実行の進行状況を管理および追跡するための使いやすいインターフェイスをどのように提供しますか?
Google Cloud AI Platform のパイプライン ダッシュボード UI は、パイプラインと実行の進行状況を管理および追跡するための使いやすいインターフェースをユーザーに提供します。 このインターフェイスは、AI Platform Pipelines を使用するプロセスを簡素化し、ユーザーが機械学習ワークフローを効率的に監視および制御できるように設計されています。 のXNUMXつ
AI Platform Pipelines のセットアップには、ユーザーが Google Cloud 上で機械学習パイプラインをデプロイして管理できるようにする一連の手順が含まれます。 これらのパイプラインは、機械学習ワークフローを自動化および調整するためのスケーラブルで効率的な方法を提供し、大規模なモデルの開発、デプロイ、監視を容易にします。 この回答では、次のことについて説明します
AI Platform Pipelines は、Google Cloud が提供する強力なツールで、事前に構築された TFX コンポーネントを活用して機械学習プロセスを合理化します。 TensorFlow Extended の略である TFX は、実稼働対応の機械学習モデルを構築およびデプロイするためのエンドツーエンドのプラットフォームです。 AI Platform Pipelines 内で TFX コンポーネントを利用することで、開発者とデータ サイエンティストは、
- に掲載されました Artificial Intelligence, EITC/AI/GCMLGoogleクラウド機械学習, Google CloudAIプラットフォーム, AIプラットフォームパイプラインの設定, 試験の復習
AI Platform Pipelines の目的は何ですか?また、MLOps のニーズにどのように対処しますか?
AI Platform Pipelines は、Google Cloud が提供する強力なツールであり、機械学習オペレーション (MLOps) の分野で重要な目的を果たします。 その主な目的は、機械学習ワークフローの効率的かつスケーラブルな管理のニーズに対応し、再現性、拡張性、自動化を確保することです。 統合され合理化されたプラットフォーム「AI Platform」を提供することで、