ML ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ML-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਚਾਰ ਕੀ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕਈ ML-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ML ਮਾਡਲ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ML-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਚਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
TensorFlow Extended (TFX) ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
TensorFlow Extended (TFX) ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। TFX ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ML ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜ ਤੋਂ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਦਰਪੇਸ਼ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ
ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਨਿਯਮਤ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਨਿਯਮਤ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੰਥੇਸਾਈਜ਼ਡ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗ੍ਰਾਫ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਸਤਾਰ ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ, ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਦੇਣ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ML ਇੰਜਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
ਕਲਾਊਡ ML ਇੰਜਣ Google ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ (ML) ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ ML ਇੰਜਣ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ML ਬਣਾਉਣ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ TFX ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਦਾ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ?
AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨਜ਼ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ TFX ਭਾਗਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ। TFX, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ TensorFlow Extended, ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ। AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ TFX ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਸਰਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ
ਕੁਬੇਫਲੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੌਖੀ ਸਾਂਝ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਕੁਬੇਫਲੋ, ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਹਿਜ ਸਾਂਝਾਕਰਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Kubeflow ਦੇ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ, ਲੋੜੀਂਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਨੂੰ ਫਿਰ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸੱਤ ਕਦਮ ਕੀ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸੱਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਦਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਦਮ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ। ਕਦਮ
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੇਵਾ, ਜੋ ਕਿ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਸਿਖਿਅਤ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫੋਕਸ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ
TensorFlow ਵਿੱਚ "export_savedmodel" ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ?
TensorFlow ਵਿੱਚ "export_savedmodel" ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ TensorFlow ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਜਿਸਨੂੰ SavedModel ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। SavedModel ਫਾਰਮੈਟ ਹੈ
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਕੀ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸਫਲ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ, ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਤਾਇਨਾਤੀ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ
- 1
- 2