Το TensorFlow Extended (TFX) είναι μια ισχυρή πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα που αναπτύχθηκε από την Google για την ανάπτυξη και τη διαχείριση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε περιβάλλοντα παραγωγής. Παρέχει ένα ολοκληρωμένο σύνολο εργαλείων και βιβλιοθηκών που βοηθούν στον εξορθολογισμό της ροής εργασιών μηχανικής εκμάθησης, από την απορρόφηση δεδομένων και την προεπεξεργασία έως την εκπαίδευση και την εξυπηρέτηση μοντέλων. Το TFX έχει σχεδιαστεί ειδικά για να αντιμετωπίζει τις προκλήσεις που αντιμετωπίζονται κατά τη μετάβαση από τη φάση ανάπτυξης και πειραματισμού στην ανάπτυξη και διατήρηση μοντέλων μηχανικής μάθησης σε κλίμακα.
Ένα από τα βασικά στοιχεία του TFX είναι το κατάστημα Μεταδεδομένων. Το κατάστημα μεταδεδομένων είναι ένα κεντρικό αποθετήριο που αποθηκεύει μεταδεδομένα σχετικά με τα διάφορα τεχνουργήματα και τις εκτελέσεις που εμπλέκονται στη διαδικασία μηχανικής εκμάθησης. Λειτουργεί ως ένας κατάλογος πληροφοριών, συλλαμβάνοντας λεπτομέρειες όπως τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση, τα βήματα προεπεξεργασίας που εφαρμόζονται, την αρχιτεκτονική του μοντέλου, τις υπερπαράμετρους και τις μετρήσεις αξιολόγησης. Αυτά τα μεταδεδομένα παρέχουν πολύτιμες πληροφορίες για ολόκληρο τον αγωγό μηχανικής εκμάθησης και επιτρέπουν την αναπαραγωγιμότητα, τη δυνατότητα ελέγχου και τη συνεργασία.
Το TFX αξιοποιεί το χώρο αποθήκευσης μεταδεδομένων για να ενεργοποιήσει αρκετές σημαντικές δυνατότητες για την παραγωγή μοντέλων μηχανικής μάθησης. Πρώτον, επιτρέπει την έκδοση εκδόσεων και την παρακολούθηση γενεαλογίας, επιτρέποντας στους χρήστες να εντοπίσουν την προέλευση ενός μοντέλου και να κατανοήσουν τα δεδομένα και τους μετασχηματισμούς που συνέβαλαν στη δημιουργία του. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας για τη διατήρηση της διαφάνειας και τη διασφάλιση της αξιοπιστίας των μοντέλων στην παραγωγή.
Δεύτερον, το TFX διευκολύνει την επικύρωση και την αξιολόγηση του μοντέλου. Το κατάστημα μεταδεδομένων αποθηκεύει μετρήσεις αξιολόγησης, οι οποίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την παρακολούθηση της απόδοσης του μοντέλου με την πάροδο του χρόνου και τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων σχετικά με την επανεκπαίδευση ή την ανάπτυξη του μοντέλου. Συγκρίνοντας την απόδοση διαφορετικών μοντέλων, οι οργανισμοί μπορούν να επαναλαμβάνουν και να βελτιώνουν τα συστήματα μηχανικής εκμάθησης τους συνεχώς.
Επιπλέον, το TFX επιτρέπει την αυτοματοποιημένη ενορχήστρωση και ανάπτυξη αγωγών. Με το TFX, οι χρήστες μπορούν να ορίσουν και να εκτελέσουν αγωγούς μηχανικής εκμάθησης από άκρο σε άκρο που περιλαμβάνουν την απορρόφηση δεδομένων, την προεπεξεργασία, την εκπαίδευση μοντέλων και την εξυπηρέτηση. Το κατάστημα μεταδεδομένων βοηθά στη διαχείριση αυτών των αγωγών παρακολουθώντας την κατάσταση εκτέλεσης και τις εξαρτήσεις μεταξύ των στοιχείων του αγωγού. Αυτό επιτρέπει την αποτελεσματική και αυτοματοποιημένη ανάπτυξη του μοντέλου, μειώνοντας τον κίνδυνο σφαλμάτων και διασφαλίζοντας συνεπείς και αξιόπιστες αναπτύξεις.
Το TFX υποστηρίζει επίσης την εξυπηρέτηση μοντέλων και την εξαγωγή συμπερασμάτων μέσω της υποδομής εξυπηρέτησης. Τα μοντέλα που εκπαιδεύονται με χρήση TFX μπορούν να αναπτυχθούν σε διάφορες πλατφόρμες εξυπηρέτησης, όπως το TensorFlow Serving ή το TensorFlow Lite, διευκολύνοντας την ενσωμάτωση μοντέλων σε συστήματα παραγωγής και την προβολή προβλέψεων σε κλίμακα.
Το TensorFlow Extended (TFX) είναι μια ισχυρή πλατφόρμα που απλοποιεί τη διαδικασία ανάπτυξης και διαχείρισης μοντέλων μηχανικής μάθησης στην παραγωγή. Το κατάστημα Μεταδεδομένων του παρέχει δυνατότητες έκδοσης εκδόσεων, παρακολούθησης γενεαλογίας, επικύρωσης μοντέλων και αυτοματοποιημένης ενορχήστρωσης αγωγών. Αξιοποιώντας το TFX, οι οργανισμοί μπορούν να εξασφαλίσουν την αξιοπιστία, την επεκτασιμότητα και τη συντηρησιμότητα των συστημάτων μηχανικής εκμάθησης τους.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Βασικές αρχές EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Πώς μπορεί κανείς να χρησιμοποιήσει ένα επίπεδο ενσωμάτωσης για να εκχωρήσει αυτόματα τους κατάλληλους άξονες για μια γραφική παράσταση αναπαράστασης λέξεων ως διανυσμάτων;
- Ποιος είναι ο σκοπός του max pooling σε ένα CNN;
- Πώς εφαρμόζεται η διαδικασία εξαγωγής χαρακτηριστικών σε ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN) στην αναγνώριση εικόνας;
- Είναι απαραίτητο να χρησιμοποιήσετε μια συνάρτηση ασύγχρονης εκμάθησης για μοντέλα μηχανικής εκμάθησης που εκτελούνται στο TensorFlow.js;
- Ποια είναι η παράμετρος μέγιστου αριθμού λέξεων API TensorFlow Keras Tokenizer;
- Μπορεί το TensorFlow Keras Tokenizer API να χρησιμοποιηθεί για την εύρεση των πιο συχνών λέξεων;
- Τι είναι το TOCO;
- Ποια είναι η σχέση μεταξύ ενός αριθμού εποχών σε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης και της ακρίβειας της πρόβλεψης από την εκτέλεση του μοντέλου;
- Το πακέτο γειτονικών API στο Neural Structured Learning of TensorFlow παράγει ένα επαυξημένο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης που βασίζεται σε δεδομένα φυσικών γραφημάτων;
- Τι είναι το API γειτονικών πακέτων στο Neural Structured Learning of TensorFlow;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals