TFX, co oznacza TensorFlow Extended, to kompleksowa, kompleksowa platforma do budowania gotowych do produkcji potoków uczenia maszynowego. Zapewnia zestaw narzędzi i komponentów, które ułatwiają tworzenie i wdrażanie skalowalnych i niezawodnych systemów uczenia maszynowego. TFX został zaprojektowany, aby sprostać wyzwaniom związanym z zarządzaniem i optymalizacją potoków uczenia maszynowego, umożliwiając naukowcom i inżynierom danych skupienie się na budowaniu i iteracji modeli, zamiast zajmować się złożonością infrastruktury i zarządzania danymi.
TFX organizuje potok uczenia maszynowego w kilka poziomych warstw, z których każda służy określonemu celowi w całym przepływie pracy. Warstwy te współpracują ze sobą, aby zapewnić płynny przepływ danych i artefaktów modelu, a także wydajne wykonanie potoku. Przyjrzyjmy się różnym warstwom TFX do zarządzania potokami i optymalizacji:
1. Pozyskiwanie i walidacja danych:
Ta warstwa jest odpowiedzialna za pozyskiwanie nieprzetworzonych danych z różnych źródeł, takich jak pliki, bazy danych lub systemy przesyłania strumieniowego. TFX zapewnia narzędzia, takie jak TensorFlow Data Validation (TFDV) do sprawdzania poprawności danych i generowania statystyk. TFDV pomaga identyfikować anomalie, brakujące wartości i dryf danych, zapewniając jakość i spójność danych wejściowych.
2. Wstępne przetwarzanie danych:
W tej warstwie TFX oferuje TensorFlow Transform (TFT) do wstępnego przetwarzania danych i inżynierii funkcji. TFT pozwala użytkownikom definiować przekształcenia danych wejściowych, takie jak skalowanie, normalizacja, jednokrotne kodowanie i inne. Transformacje te są konsekwentnie stosowane zarówno podczas szkolenia, jak i udostępniania, zapewniając spójność danych i zmniejszając ryzyko zniekształcenia danych.
3. Szkolenie modelowe:
TFX wykorzystuje potężne możliwości szkoleniowe TensorFlow w tej warstwie. Użytkownicy mogą definiować i trenować swoje modele uczenia maszynowego za pomocą interfejsów API wysokiego poziomu TensorFlow lub niestandardowego kodu TensorFlow. TFX zapewnia narzędzia, takie jak analiza modelu TensorFlow (TFMA), do oceny i weryfikacji wyszkolonych modeli przy użyciu metryk, wizualizacji i technik krojenia. TFMA pomaga ocenić wydajność modelu i zidentyfikować potencjalne problemy lub błędy.
4. Walidacja i ocena modelu:
Ta warstwa koncentruje się na sprawdzaniu poprawności i ocenie przeszkolonych modeli. TFX zapewnia walidację danych TensorFlow (TFDV) i analizę modelu TensorFlow (TFMA) w celu przeprowadzenia kompleksowej walidacji i oceny modelu. TFDV pomaga zweryfikować dane wejściowe pod kątem oczekiwań zdefiniowanych podczas fazy pozyskiwania danych, podczas gdy TFMA umożliwia użytkownikom ocenę wydajności modelu na podstawie predefiniowanych metryk i przekrojów.
5. Wdrożenie modelu:
TFX obsługuje wdrażanie modeli w różnych środowiskach, w tym TensorFlow Serving, TensorFlow Lite i TensorFlow.js. TensorFlow Serving pozwala użytkownikom udostępniać swoje modele jako skalowalne i wydajne usługi internetowe, podczas gdy TensorFlow Lite i TensorFlow.js umożliwiają wdrażanie odpowiednio na platformach mobilnych i internetowych. TFX zapewnia narzędzia i narzędzia do łatwego pakowania i wdrażania przeszkolonych modeli.
6. Zarządzanie orkiestracją i przepływem pracy:
TFX integruje się z systemami zarządzania przepływem pracy, takimi jak Apache Airflow i Kubeflow Pipelines, w celu orkiestracji i zarządzania całym potokiem uczenia maszynowego. Systemy te zapewniają możliwości planowania, monitorowania i obsługi błędów, zapewniając niezawodne wykonanie potoku.
Organizując potok w tych poziomych warstwach, TFX umożliwia naukowcom danych i inżynierom wydajne opracowywanie i optymalizację systemów uczenia maszynowego. Zapewnia ustrukturyzowane i skalowalne podejście do zarządzania złożonością pozyskiwania danych, wstępnego przetwarzania, uczenia modeli, sprawdzania poprawności, oceny i wdrażania. Dzięki TFX użytkownicy mogą skupić się na budowaniu wysokiej jakości modeli i dostarczaniu wartości swoim organizacjom.
TFX do zarządzania potokami i optymalizacji obejmuje poziome warstwy do pozyskiwania i walidacji danych, wstępnego przetwarzania danych, szkolenia modeli, walidacji i oceny modeli, wdrażania modeli oraz orkiestracji i zarządzania przepływem pracy. Warstwy te współpracują ze sobą, aby usprawnić opracowywanie i wdrażanie potoków uczenia maszynowego, umożliwiając naukowcom i inżynierom danych tworzenie skalowalnych i niezawodnych systemów uczenia maszynowego.
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