TensorFlow Extended (TFX) to potężna platforma typu open source zaprojektowana w celu ułatwienia opracowywania i wdrażania modeli uczenia maszynowego (ML) w środowiskach produkcyjnych. Zapewnia kompleksowy zestaw narzędzi i bibliotek, które umożliwiają budowę kompleksowych potoków ML. Te potoki składają się z kilku odrębnych faz, z których każda służy określonemu celowi i przyczynia się do ogólnego sukcesu przepływu pracy ML. W tej odpowiedzi przyjrzymy się różnym fazom potoku ML w TFX.
1. Pozyskiwanie danych:
Pierwsza faza potoku ML obejmuje pozyskiwanie danych z różnych źródeł i przekształcanie ich w format odpowiedni dla zadań ML. TFX zapewnia komponenty, takie jak ExampleGen, który odczytuje dane z różnych źródeł, takich jak pliki CSV lub bazy danych, i konwertuje je do formatu Example TensorFlow. Ta faza pozwala na ekstrakcję, walidację i wstępne przetwarzanie danych wymaganych na kolejnych etapach.
2. Weryfikacja danych:
Po pobraniu danych następna faza obejmuje weryfikację danych w celu zapewnienia ich jakości i spójności. TFX udostępnia komponent StatisticsGen, który oblicza zbiorcze statystyki danych, oraz komponent SchemaGen, który wnioskuje schemat na podstawie statystyk. Te komponenty pomagają w identyfikowaniu anomalii, brakujących wartości i niespójności w danych, umożliwiając inżynierom danych i praktykom ML podjęcie odpowiednich działań.
3. Transformacja danych:
Po sprawdzeniu poprawności danych potok ML przechodzi do fazy transformacji danych. TFX oferuje komponent Transform, który stosuje do danych techniki inżynierii cech, takie jak normalizacja, jednokrotne kodowanie i krzyżowanie cech. Ta faza odgrywa kluczową rolę w przygotowywaniu danych do szkolenia modeli, ponieważ pomaga poprawić wydajność modelu i możliwości uogólniania.
4. Szkolenie modelowe:
Faza szkolenia modeli obejmuje szkolenie modeli ML przy użyciu przekształconych danych. TFX udostępnia komponent Trainer, który wykorzystuje potężne możliwości szkoleniowe TensorFlow do trenowania modeli w systemach rozproszonych lub procesorach graficznych. Ten komponent pozwala na dostosowanie parametrów szkolenia, architektur modeli i algorytmów optymalizacji, umożliwiając praktykom ML efektywne eksperymentowanie i iterację ich modeli.
5. Ocena modelu:
Po przeszkoleniu modeli następną fazą jest ocena modelu. TFX udostępnia komponent Evaluator, który ocenia wydajność wyszkolonych modeli przy użyciu metryk oceny, takich jak dokładność, precyzja, pamięć i wynik F1. Ta faza pomaga w identyfikowaniu potencjalnych problemów z modelami i zapewnia wgląd w ich zachowanie na niewidocznych danych.
6. Walidacja modelu:
Po ocenie modelu potok ML przechodzi do sprawdzania poprawności modelu. TFX oferuje komponent ModelValidator, który weryfikuje wytrenowane modele względem wcześniej wywnioskowanego schematu. Ta faza zapewnia zgodność modeli z oczekiwanym formatem danych i pomaga w wykrywaniu problemów, takich jak dryf danych lub ewolucja schematu.
7. Wdrożenie modelu:
Ostatnia faza potoku ML obejmuje wdrożenie przeszkolonych modeli w środowiskach produkcyjnych. TFX udostępnia komponent Pusher, który eksportuje wytrenowane modele i powiązane artefakty do systemu obsługującego, takiego jak TensorFlow Serving lub TensorFlow Lite. Ta faza umożliwia integrację modeli ML z aplikacjami, umożliwiając im przewidywanie nowych danych.
Potok ML w TFX składa się z kilku faz, w tym pozyskiwania danych, sprawdzania poprawności danych, transformacji danych, szkolenia modeli, oceny modeli, sprawdzania poprawności modeli i wdrażania modeli. Każda faza przyczynia się do ogólnego sukcesu przepływu pracy ML, zapewniając jakość danych, umożliwiając inżynierię funkcji, szkolenie dokładnych modeli, ocenę ich wydajności i wdrażanie ich w środowiskach produkcyjnych.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/TFF Podstawy TensorFlow:
- Jak można użyć warstwy osadzającej, aby automatycznie przypisać odpowiednie osie dla wykresu reprezentacji słów jako wektorów?
- Jaki jest cel maksymalnego łączenia w CNN?
- W jaki sposób proces ekstrakcji cech w splotowej sieci neuronowej (CNN) jest stosowany do rozpoznawania obrazu?
- Czy konieczne jest użycie funkcji uczenia asynchronicznego w przypadku modeli uczenia maszynowego działających w TensorFlow.js?
- Jaki jest parametr maksymalnej liczby słów w interfejsie TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Czy do wyszukiwania najczęściej występujących słów można użyć interfejsu API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Co to jest TOKO?
- Jaki jest związek między liczbą epok w modelu uczenia maszynowego a dokładnością przewidywań na podstawie uruchomienia modelu?
- Czy interfejs API sąsiadów pakietu w uczeniu strukturalnym neuronowym TensorFlow tworzy rozszerzony zestaw danych szkoleniowych w oparciu o naturalne dane graficzne?
- Jaki jest interfejs API sąsiadów pakietu w uczeniu się o strukturze neuronowej TensorFlow?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals