TFX, joka tarkoittaa TensorFlow Extendediä, on kattava päästä päähän -alusta tuotantovalmiiden koneoppimisputkien rakentamiseen. Se tarjoaa joukon työkaluja ja komponentteja, jotka helpottavat skaalautuvien ja luotettavien koneoppimisjärjestelmien kehittämistä ja käyttöönottoa. TFX on suunniteltu vastaamaan koneoppimisputkien hallinnan ja optimoinnin haasteisiin, jolloin datatieteilijät ja -insinöörit voivat keskittyä mallien rakentamiseen ja iterointiin infrastruktuurin ja tiedonhallinnan monimutkaisuuden sijaan.
TFX järjestää koneoppimisprosessin useisiin vaakasuuntaisiin kerroksiin, joista jokainen palvelee tiettyä tarkoitusta yleisessä työnkulussa. Nämä tasot toimivat yhdessä varmistaakseen tiedon ja malliartefaktien sujuvan kulun sekä putkilinjan tehokkaan suorittamisen. Tutkitaan TFX:n eri tasoja putkilinjan hallintaa ja optimointia varten:
1. Tietojen käsittely ja validointi:
Tämä kerros vastaa raakadatan syöttämisestä eri lähteistä, kuten tiedostoista, tietokannoista tai suoratoistojärjestelmistä. TFX tarjoaa työkaluja, kuten TensorFlow Data Validation (TFDV), tietojen validoinnin ja tilastojen luomiseen. TFDV auttaa tunnistamaan poikkeavuuksia, puuttuvia arvoja ja tietojen ajautumista varmistaen syötetietojen laadun ja johdonmukaisuuden.
2. Tietojen esikäsittely:
Tässä kerroksessa TFX tarjoaa TensorFlow Transformin (TFT) tietojen esikäsittelyä ja ominaisuuksien suunnittelua varten. TFT:n avulla käyttäjät voivat määrittää syöttötiedon muunnoksia, kuten skaalauksen, normalisoinnin, yhden kuuman koodauksen ja paljon muuta. Näitä muunnoksia sovelletaan johdonmukaisesti sekä koulutuksen että käytön aikana, mikä varmistaa tietojen johdonmukaisuuden ja vähentää tietojen vääristymisen riskiä.
3. Mallikoulutus:
TFX hyödyntää TensorFlow'n tehokkaita harjoitusominaisuuksia tällä tasolla. Käyttäjät voivat määritellä ja kouluttaa koneoppimismallejaan käyttämällä TensorFlow'n korkean tason sovellusliittymiä tai mukautettua TensorFlow-koodia. TFX tarjoaa työkaluja, kuten TensorFlow Model Analysis (TFMA), arvioida ja validoida koulutettuja malleja käyttämällä mittareita, visualisointeja ja viipalointitekniikoita. TFMA auttaa arvioimaan mallin suorituskykyä ja tunnistamaan mahdollisia ongelmia tai harhoja.
4. Mallin validointi ja arviointi:
Tämä kerros keskittyy koulutettujen mallien validointiin ja arviointiin. TFX tarjoaa TensorFlow Data Validation (TFDV) ja TensorFlow Model Analysis (TFMA) suorittaakseen kattavan mallin validoinnin ja arvioinnin. TFDV auttaa validoimaan syöttötiedot tietojen käsittelyvaiheessa määritettyjen odotusten perusteella, kun taas TFMA:n avulla käyttäjät voivat arvioida mallin suorituskykyä ennalta määritettyjen mittareiden ja osien perusteella.
5. Mallin käyttöönotto:
TFX tukee mallin käyttöönottoa eri ympäristöissä, mukaan lukien TensorFlow Serving, TensorFlow Lite ja TensorFlow.js. TensorFlow Servingin avulla käyttäjät voivat palvella mallejaan skaalautuvina ja tehokkaina verkkopalveluina, kun taas TensorFlow Lite ja TensorFlow.js mahdollistavat käyttöönoton mobiili- ja vastaavasti verkkoalustoilla. TFX tarjoaa työkaluja ja apuohjelmia koulutettujen mallien pakkaamiseen ja käyttöönottoon helposti.
6. Orkestroinnin ja työnkulun hallinta:
TFX integroituu työnkulun hallintajärjestelmiin, kuten Apache Airflow ja Kubeflow Pipelines, koko koneoppimisputkilinjan organisoimiseksi ja hallitsemiseksi. Nämä järjestelmät tarjoavat valmiuksia aikataulutukseen, valvontaan ja virheiden käsittelyyn, mikä varmistaa putkilinjan luotettavan toteutuksen.
Järjestämällä putkilinjan näihin vaakasuoraan kerrokseen, TFX antaa tietotutkijoille ja insinööreille mahdollisuuden kehittää ja optimoida koneoppimisjärjestelmiä tehokkaasti. Se tarjoaa jäsennellyn ja skaalautuvan lähestymistavan tietojen keräämisen, esikäsittelyn, mallikoulutuksen, validoinnin, arvioinnin ja käyttöönoton monimutkaisten asioiden hallintaan. TFX:n avulla käyttäjät voivat keskittyä korkealaatuisten mallien rakentamiseen ja arvon tuottamiseen organisaatioilleen.
Liukulinjan hallintaan ja optimointiin tarkoitettu TFX sisältää vaakasuorat kerrokset tietojen käsittelyä ja validointia, tietojen esikäsittelyä, mallin koulutusta, mallin validointia ja arviointia, mallin käyttöönottoa sekä orkestrointia ja työnkulun hallintaa varten. Nämä tasot toimivat yhdessä virtaviivaistaakseen koneoppimisputkien kehitystä ja käyttöönottoa, jolloin datatieteilijät ja insinöörit voivat rakentaa skaalautuvia ja luotettavia koneoppimisjärjestelmiä.
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