¿Cuáles son los objetivos de implementación del componente Pusher en TFX?
El componente Pusher en TensorFlow Extended (TFX) es una parte fundamental de la canalización de TFX que maneja la implementación de modelos entrenados en varios entornos de destino. Los objetivos de implementación del componente Pusher en TFX son diversos y flexibles, lo que permite a los usuarios implementar sus modelos en diferentes plataformas según sus requisitos específicos. En esto
¿Cómo se organizan los pipelines de TFX?
Las canalizaciones de TFX están organizadas de manera estructurada para facilitar el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático de manera escalable y eficiente. Estas canalizaciones constan de varios componentes interconectados que funcionan juntos para realizar diversas tareas, como la ingesta de datos, el preprocesamiento, el entrenamiento de modelos, la evaluación y el servicio. En esta respuesta, exploraremos la