TensorFlow 2.0, kerangka learning machine open-source sing populer, nyedhiyakake dhukungan sing kuat kanggo panyebaran menyang platform sing beda-beda. Dhukungan iki penting banget kanggo ngidini panyebaran model pembelajaran mesin ing macem-macem piranti, kayata desktop, server, piranti seluler, lan malah sistem sing dipasang. Ing jawaban iki, kita bakal njelajah macem-macem cara TensorFlow 2.0 nggampangake penyebaran menyang platform sing beda-beda.
Salah sawijining fitur utama TensorFlow 2.0 yaiku kapabilitas layanan model sing luwih apik. TensorFlow Serving, sistem porsi khusus kanggo model TensorFlow, ngidini pangguna kanggo masang model ing lingkungan produksi kanthi gampang. Nyedhiyakake arsitektur fleksibel sing ndhukung prediksi online lan batch, ngidini inferensi wektu nyata uga pangolahan kumpulan skala gedhe. TensorFlow Serving uga ndhukung versi model lan bisa nangani macem-macem model bebarengan, supaya gampang nganyari lan ngatur model ing setelan produksi.
Aspek penting liyane saka dhukungan panyebaran TensorFlow 2.0 yaiku kompatibilitas karo platform lan basa pamrograman sing beda. TensorFlow 2.0 nyedhiyakake API kanggo sawetara basa pamrograman, kalebu Python, C++, Java, lan Go, saengga bisa diakses dening akeh pangembang. Dhukungan basa iki ngidini integrasi lancar model TensorFlow menyang sistem piranti lunak sing wis ana lan ngidini pangembangan aplikasi khusus platform.
Salajengipun, TensorFlow 2.0 nawakake dhukungan kanggo panyebaran ing macem-macem akselerator hardware, kayata GPU lan TPU. Akselerator kasebut bisa nyepetake proses latihan lan inferensi kanthi signifikan, saengga bisa digunakake kanggo nyebarake model ing piranti sing duwe sumber daya. TensorFlow 2.0 nyedhiyakake API tingkat dhuwur, kayata tf.distribute.Strategy, sing ngidini gampang nggunakake akselerator hardware tanpa mbutuhake modifikasi ekstensif kanggo kode kasebut.
Kajaba iku, TensorFlow 2.0 ngenalake TensorFlow Lite, kerangka khusus kanggo nyebarake model pembelajaran mesin ing piranti seluler lan sing dipasang. TensorFlow Lite ngoptimalake model kanggo eksekusi efisien ing piranti kanthi sumber daya komputasi winates, kayata smartphone lan piranti IoT. Nyedhiyakake alat kanggo konversi model, kuantisasi, lan optimalisasi, mesthekake yen model bisa disebarake ing macem-macem platform seluler.
Salajengipun, TensorFlow 2.0 ndhukung panyebaran ing platform maya, kayata Google Cloud Platform (GCP) lan Amazon Web Services (AWS). TensorFlow Extended (TFX), platform siap produksi kanggo nyebarake model TensorFlow ing skala, nggabungake kanthi lancar karo platform maya lan nyedhiyakake dhukungan end-to-end kanggo mbangun lan masang pipeline machine learning. TFX ngidini pangguna nglatih model kanthi cara sing disebarake, ngatur versi model, lan nyebarake model menyang sistem layanan berbasis awan kanthi gampang.
TensorFlow 2.0 nawakake dhukungan lengkap kanggo panyebaran menyang platform sing beda-beda. Kapabilitas layanan model sing luwih apik, kompatibilitas karo macem-macem basa pamrograman, dhukungan kanggo akselerator hardware, lan kerangka kerja khusus kaya TensorFlow Lite lan TFX nggawe alat sing kuat kanggo nggunakake model pembelajaran mesin ing macem-macem lingkungan. Kanthi nggunakake fitur-fitur kasebut, pangembang bisa kanthi gampang nyebarake model TensorFlow ing platform sing beda-beda, supaya bisa digunakake kanggo sinau mesin ing macem-macem industri.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Kepiye carane bisa nggunakake lapisan embedding kanthi otomatis nemtokake sumbu sing cocog kanggo plot representasi tembung minangka vektor?
- Apa tujuan nglumpukake maksimal ing CNN?
- Kepiye proses ekstraksi fitur ing jaringan saraf convolutional (CNN) ditrapake kanggo pangenalan gambar?
- Apa perlu nggunakake fungsi sinau ora sinkron kanggo model pembelajaran mesin sing mlaku ing TensorFlow.js?
- Apa parameter maksimum tembung TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Apa TensorFlow Keras Tokenizer API bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling kerep?
- Apa iku TOCO?
- Apa hubungane antarane sawetara jaman ing model pembelajaran mesin lan akurasi prediksi saka model kasebut?
- Apa API tetanggan paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow ngasilake set data latihan sing ditambahake adhedhasar data grafik alami?
- Apa API tetangga paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals