En aquest article es mostra com definir, desar i restaurar models en TensorFlow usant tf.Module i les utilitats de checkpoint i SavedModel
Per definir un model es crea una classe que hereta de tf.Module i inclou mètodes per construir capes, variables i operacions d'inferència aprofitant la flexibilitat de Python per organitzar codi modular
El desament de l'entrenament es realitza amb tf.train.Checkpoint que enllaça les variables del mòdul amb rutes en disc permetent desar l'estat en punts de control i reprendre processos d'entrenament
Per restaurar, n'hi ha prou d'instanciar la mateixa classe de model, configurar el checkpoint i cridar al mètode restore que carrega els pesos i paràmetres entrenats garantint la reproductibilitat
Exportar el model com a SavedModel genera una carpeta amb metadades, signatures i variables òptimes per servir en serveis cloud aws i azure o integrar-lo en aplicacions a mida
A Q2BSTUDIO som especialistes en desenvolupament de programari a mida i aplicacions a mida integrant intel·ligència artificial i ciberseguretat per a empreses, a més oferim serveis cloud aws i azure, serveis d'intel·ligència de negoci ia per a empreses, agents IA i solucions power bi
