TFX ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਬੈਚ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰੀਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਭਾਵਪੂਰਤ API ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਤਰਿਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬੈਕਐਂਡਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਕ, ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ, ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਫਲੋ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
TFX ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੇ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਕੀ ਹਨ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ TensorFlow ਐਕਸਟੈਂਡਡ (TFX) ਅਤੇ TFX ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ TFX ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਕ TFX ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਕੰਮ ਦੀ ਇੱਕ ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰ ਇਕਾਈ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ TFX ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ, ਮਾਡਿਊਲਰ, ਅਤੇ ਕੰਪੋਜ਼ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੀ ਆਗਿਆ ਹੈ
ਪਾਈਪਲਾਈਨਜ਼ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ UI ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਪਾਈਪਲਾਈਨਜ਼ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ UI ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਟਰਫੇਸ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਓਨ੍ਹਾਂ ਵਿਚੋਂ ਇਕ
AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ MLOps ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨਜ਼ ਗੂਗਲ ਕਲਾਊਡ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨ (MLOps) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਪੁਨਰ-ਉਤਪਾਦਨ, ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਸੁਚਾਰੂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨਸ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਕੁਬੇਫਲੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਈ ਕੀ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ?
Kubeflow, ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ Kubernetes 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਅਤੇ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਇਕਸੁਰਤਾ ਵਾਲਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਐਮਐਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।