TensorFlow 2.0, popularni okvir za strojno učenje otvorenog koda, pruža robusnu podršku za implementaciju na različite platforme. Ova je podrška ključna za omogućavanje implementacije modela strojnog učenja na različitim uređajima, kao što su stolna računala, poslužitelji, mobilni uređaji, pa čak i ugrađeni sustavi. U ovom odgovoru istražit ćemo različite načine na koje TensorFlow 2.0 olakšava implementaciju na različite platforme.
Jedna od ključnih značajki TensorFlow 2.0 njegove su poboljšane mogućnosti posluživanja modela. TensorFlow Serving, namjenski sustav posluživanja za TensorFlow modele, omogućuje korisnicima da s lakoćom postave svoje modele u proizvodnom okruženju. Pruža fleksibilnu arhitekturu koja podržava online i skupno predviđanje, omogućujući zaključivanje u stvarnom vremenu kao i masovnu serijsku obradu. TensorFlow Serving također podržava izradu verzija modela i može upravljati s više modela istovremeno, što olakšava ažuriranje i upravljanje modelima u proizvodnom okruženju.
Drugi važan aspekt podrške za implementaciju TensorFlow 2.0 je njegova kompatibilnost s različitim platformama i programskim jezicima. TensorFlow 2.0 pruža API-je za nekoliko programskih jezika, uključujući Python, C++, Java i Go, čineći ga dostupnim širokom rasponu programera. Ova jezična podrška omogućuje besprijekornu integraciju TensorFlow modela u postojeće softverske sustave i omogućuje razvoj aplikacija specifičnih za platformu.
Nadalje, TensorFlow 2.0 nudi podršku za implementaciju na različitim hardverskim akceleratorima, kao što su GPU i TPU. Ovi akceleratori mogu značajno ubrzati procese obuke i zaključivanja, čineći izvedivim implementaciju modela na uređajima s ograničenim resursima. TensorFlow 2.0 pruža API-je visoke razine, kao što je tf.distribute.Strategy, koji omogućuju jednostavno korištenje hardverskih akceleratora bez potrebe za opsežnim izmjenama koda.
Osim toga, TensorFlow 2.0 predstavlja TensorFlow Lite, specijalizirani okvir za implementaciju modela strojnog učenja na mobilnim i ugrađenim uređajima. TensorFlow Lite optimizira modele za učinkovito izvođenje na uređajima s ograničenim računalnim resursima, kao što su pametni telefoni i IoT uređaji. Pruža alate za pretvorbu modela, kvantizaciju i optimizaciju, osiguravajući da se modeli mogu implementirati na širok raspon mobilnih platformi.
Nadalje, TensorFlow 2.0 podržava implementaciju na platformama u oblaku, kao što su Google Cloud Platform (GCP) i Amazon Web Services (AWS). TensorFlow Extended (TFX), platforma spremna za proizvodnju za implementaciju TensorFlow modela na velikom broju, neprimjetno se integrira s platformama u oblaku i pruža end-to-end podršku za izgradnju i implementaciju cjevovoda strojnog učenja. TFX omogućuje korisnicima treniranje modela na distribuiran način, upravljanje verzijama modela i implementaciju modela u sustave posluživanja temeljene na oblaku s lakoćom.
TensorFlow 2.0 nudi sveobuhvatnu podršku za implementaciju na različite platforme. Njegove poboljšane mogućnosti posluživanja modela, kompatibilnost s više programskih jezika, podrška za hardverske akceleratore i specijalizirani okviri kao što su TensorFlow Lite i TFX čine ga moćnim alatom za implementaciju modela strojnog učenja u raznim okruženjima. Iskorištavanjem ovih značajki, programeri mogu jednostavno implementirati svoje TensorFlow modele na različite platforme, omogućujući široko usvajanje strojnog učenja u raznim industrijama.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugradnju za automatsko dodjeljivanje odgovarajućih osi za prikaz predstavljanja riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN-u?
- Kako se postupak izdvajanja značajki u konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slike?
- Je li potrebno koristiti asinkronu funkciju učenja za modele strojnog učenja koji se izvode u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi za TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Što je TOCO?
- Kakav je odnos između broja epoha u modelu strojnog učenja i točnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Proizvodi li API susjeda paketa u Neural Structured Learning TensorFlowa prošireni skup podataka za obuku na temelju podataka prirodnog grafikona?
- Što je API susjeda paketa u neuralno strukturiranom učenju TensorFlowa?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals