TensorFlow Extended (TFX) on tehokas avoimen lähdekoodin alusta, joka on suunniteltu helpottamaan koneoppimismallien (ML) kehittämistä ja käyttöönottoa tuotantoympäristöissä. Se tarjoaa kattavan joukon työkaluja ja kirjastoja, jotka mahdollistavat päästä päähän ML-putkilinjojen rakentamisen. Nämä putkistot koostuvat useista erillisistä vaiheista, joista jokainen palvelee tiettyä tarkoitusta ja edistää ML-työnkulun yleistä menestystä. Tässä vastauksessa tutkimme ML-putkilinjan eri vaiheita TFX:ssä.
1. Tietojen käsittely:
ML-putken ensimmäinen vaihe sisältää eri lähteistä peräisin olevan tiedon syöttämisen ja muuntamisen ML-tehtäviin sopivaan muotoon. TFX tarjoaa komponentteja, kuten EsimerkkiGen, joka lukee tietoja eri lähteistä, kuten CSV-tiedostoista tai tietokannoista, ja muuntaa sen TensorFlow'n esimerkkimuotoon. Tämä vaihe mahdollistaa seuraaviin vaiheisiin tarvittavien tietojen poimimisen, validoinnin ja esikäsittelyn.
2. Tietojen vahvistaminen:
Kun tiedot on käsitelty, seuraava vaihe sisältää tietojen validoinnin sen laadun ja johdonmukaisuuden varmistamiseksi. TFX tarjoaa StatisticsGen-komponentin, joka laskee yhteenvetotilastot tiedoista, ja SchemaGen-komponentin, joka päättelee tilastojen perusteella skeeman. Nämä komponentit auttavat tunnistamaan poikkeavuuksia, puuttuvia arvoja ja epäjohdonmukaisuuksia tiedoissa, jolloin tietosuunnittelijat ja ML-harjoittajat voivat ryhtyä tarvittaviin toimiin.
3. Tietojen muuntaminen:
Tietojen validoinnin jälkeen ML-liukuhihna siirtyy datan muunnosvaiheeseen. TFX tarjoaa Transform-komponentin, joka soveltaa tietoihin ominaisuuksien suunnittelutekniikoita, kuten normalisointia, one-hot-koodausta ja ominaisuuden ylittämistä. Tämä vaihe on ratkaisevassa roolissa mallikoulutuksen datan valmistelussa, koska se auttaa parantamaan mallin suorituskykyä ja yleistyskykyä.
4. Mallikoulutus:
Mallin koulutusvaiheessa opetetaan ML-malleja käyttämällä muunnettua dataa. TFX tarjoaa Trainer-komponentin, joka hyödyntää TensorFlow'n tehokkaita koulutusominaisuuksia mallien kouluttamiseen hajautetuissa järjestelmissä tai GPU:issa. Tämä komponentti mahdollistaa koulutusparametrien, malliarkkitehtuurien ja optimointialgoritmien mukauttamisen, jolloin ML-harjoittajat voivat kokeilla ja toistaa mallejaan tehokkaasti.
5. Mallin arviointi:
Kun mallit on koulutettu, seuraava vaihe on mallin arviointi. TFX tarjoaa Evaluator-komponentin, joka arvioi koulutettujen mallien suorituskykyä käyttämällä arviointimittareita, kuten tarkkuus, tarkkuus, muistaminen ja F1-pisteet. Tämä vaihe auttaa tunnistamaan malleihin liittyvät mahdolliset ongelmat ja antaa näkemyksiä niiden käyttäytymisestä näkymättömässä datassa.
6. Mallin vahvistaminen:
Mallin arvioinnin jälkeen ML-liukuhihna siirtyy mallin validointiin. TFX tarjoaa ModelValidator-komponentin, joka tarkistaa opetetut mallit aiemmin päätellyn skeeman perusteella. Tämä vaihe varmistaa, että mallit noudattavat tietojen odotettua muotoa ja auttaa havaitsemaan ongelmia, kuten tietojen ajautumista tai skeeman kehitystä.
7. Mallin käyttöönotto:
ML-putkilinjan viimeisessä vaiheessa koulutetut mallit otetaan käyttöön tuotantoympäristöissä. TFX tarjoaa Pusher-komponentin, joka vie koulutetut mallit ja niihin liittyvät artefaktit palvelevaan järjestelmään, kuten TensorFlow Serving tai TensorFlow Lite. Tämä vaihe mahdollistaa ML-mallien integroinnin sovelluksiin, jolloin ne voivat tehdä ennusteita uudesta tiedosta.
ML-liukuhihna TFX:ssä koostuu useista vaiheista, mukaan lukien tietojen käsittely, tietojen validointi, tietojen muuntaminen, mallin koulutus, mallin arviointi, mallin validointi ja mallin käyttöönotto. Jokainen vaihe edistää ML-työnkulun yleistä menestystä varmistamalla tietojen laadun, mahdollistamalla ominaisuussuunnittelun, kouluttamalla tarkkoja malleja, arvioimalla niiden suorituskykyä ja ottamalla ne käyttöön tuotantoympäristöissä.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet:
- Kuinka voidaan käyttää upotuskerrosta määrittämään automaattisesti oikeat akselit sanojen vektoreiden esittämiseen?
- Mikä on max poolingin tarkoitus CNN:ssä?
- Miten konvoluutiohermoverkon (CNN) piirteiden erotusprosessia sovelletaan kuvantunnistukseen?
- Onko tarpeen käyttää asynkronista oppimistoimintoa koneoppimismalleissa, jotka toimivat TensorFlow.js:ssa?
- Mikä on TensorFlow Keras Tokenizer API:n suurin sanamäärä -parametri?
- Voidaanko TensorFlow Keras Tokenizer API:ta käyttää yleisimpien sanojen löytämiseen?
- Mikä on TOCO?
- Mikä on suhde useiden aikakausien välillä koneoppimismallissa ja mallin suorittamisen ennusteen tarkkuudella?
- Tuottaako TensorFlow'n Neural Structured Learningin paketin naapurien API lisätyn harjoitustietojoukon luonnolliseen graafitietoon?
- Mikä on TensorFlow'n Neural Structured Learning -paketin naapurien API?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsissa