Το TFX, το οποίο σημαίνει TensorFlow Extended, είναι μια ολοκληρωμένη πλατφόρμα από άκρο σε άκρο για την κατασκευή αγωγών μηχανικής εκμάθησης έτοιμων για παραγωγή. Παρέχει ένα σύνολο εργαλείων και εξαρτημάτων που διευκολύνουν την ανάπτυξη και την ανάπτυξη επεκτάσιμων και αξιόπιστων συστημάτων μηχανικής μάθησης. Το TFX έχει σχεδιαστεί για να αντιμετωπίζει τις προκλήσεις της διαχείρισης και της βελτιστοποίησης των αγωγών μηχανικής μάθησης, επιτρέποντας στους επιστήμονες και τους μηχανικούς δεδομένων να επικεντρωθούν στη δημιουργία και την επανάληψη μοντέλων αντί να ασχολούνται με την πολυπλοκότητα της υποδομής και της διαχείρισης δεδομένων.
Το TFX οργανώνει τη γραμμή μηχανικής εκμάθησης σε πολλά οριζόντια επίπεδα, καθένα από τα οποία εξυπηρετεί έναν συγκεκριμένο σκοπό στη συνολική ροή εργασίας. Αυτά τα επίπεδα συνεργάζονται για να εξασφαλίσουν την ομαλή ροή δεδομένων και τεχνουργημάτων μοντέλων, καθώς και την αποτελεσματική εκτέλεση του αγωγού. Ας εξερευνήσουμε τα διαφορετικά επίπεδα στο TFX για διαχείριση και βελτιστοποίηση αγωγών:
1. Απορρόφηση και επικύρωση δεδομένων:
Αυτό το επίπεδο είναι υπεύθυνο για την απορρόφηση ακατέργαστων δεδομένων από διάφορες πηγές, όπως αρχεία, βάσεις δεδομένων ή συστήματα ροής. Το TFX παρέχει εργαλεία όπως το TensorFlow Data Validation (TFDV) για την επικύρωση δεδομένων και τη δημιουργία στατιστικών στοιχείων. Το TFDV βοηθά στον εντοπισμό ανωμαλιών, τιμών που λείπουν και μετατόπισης δεδομένων, διασφαλίζοντας την ποιότητα και τη συνέπεια των δεδομένων εισόδου.
2. Προεπεξεργασία δεδομένων:
Σε αυτό το επίπεδο, το TFX προσφέρει το TensorFlow Transform (TFT) για την εκτέλεση προεπεξεργασίας δεδομένων και τη μηχανική χαρακτηριστικών. Το TFT επιτρέπει στους χρήστες να ορίζουν μετασχηματισμούς στα δεδομένα εισόδου, όπως η κλιμάκωση, η κανονικοποίηση, η κωδικοποίηση μίας σύνδεσης και άλλα. Αυτοί οι μετασχηματισμοί εφαρμόζονται με συνέπεια τόσο κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης όσο και κατά τη διάρκεια της υπηρεσίας, διασφαλίζοντας τη συνέπεια των δεδομένων και μειώνοντας τον κίνδυνο παραμόρφωσης δεδομένων.
3. Εκπαίδευση μοντέλου:
Το TFX αξιοποιεί τις ισχυρές δυνατότητες εκπαίδευσης του TensorFlow σε αυτό το επίπεδο. Οι χρήστες μπορούν να ορίσουν και να εκπαιδεύσουν τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης χρησιμοποιώντας τα API υψηλού επιπέδου του TensorFlow ή προσαρμοσμένο κώδικα TensorFlow. Το TFX παρέχει εργαλεία όπως το TensorFlow Model Analysis (TFMA) για την αξιολόγηση και την επικύρωση των εκπαιδευμένων μοντέλων χρησιμοποιώντας μετρήσεις, οπτικοποιήσεις και τεχνικές κοπής. Το TFMA βοηθά στην αξιολόγηση της απόδοσης του μοντέλου και στον εντοπισμό πιθανών ζητημάτων ή προκαταλήψεων.
4. Επικύρωση και αξιολόγηση μοντέλου:
Αυτό το επίπεδο εστιάζει στην επικύρωση και την αξιολόγηση των εκπαιδευμένων μοντέλων. Το TFX παρέχει επικύρωση δεδομένων TensorFlow (TFDV) και Ανάλυση Μοντέλου TensorFlow (TFMA) για την εκτέλεση ολοκληρωμένης επικύρωσης και αξιολόγησης μοντέλου. Το TFDV βοηθά στην επικύρωση των δεδομένων εισόδου σε σχέση με τις προσδοκίες που καθορίστηκαν κατά τη φάση απορρόφησης δεδομένων, ενώ το TFMA επιτρέπει στους χρήστες να αξιολογήσουν την απόδοση του μοντέλου σε σχέση με προκαθορισμένες μετρήσεις και τομές.
5. Ανάπτυξη μοντέλου:
Το TFX υποστηρίζει την ανάπτυξη μοντέλων σε διάφορα περιβάλλοντα, όπως το TensorFlow Serving, το TensorFlow Lite και το TensorFlow.js. Το TensorFlow Serving επιτρέπει στους χρήστες να εξυπηρετούν τα μοντέλα τους ως επεκτάσιμες και αποτελεσματικές υπηρεσίες web, ενώ το TensorFlow Lite και το TensorFlow.js επιτρέπουν την ανάπτυξη σε κινητές και πλατφόρμες ιστού, αντίστοιχα. Το TFX παρέχει εργαλεία και βοηθητικά προγράμματα για τη συσκευασία και την ανάπτυξη των εκπαιδευμένων μοντέλων με ευκολία.
6. Ενορχήστρωση και Διαχείριση ροής εργασιών:
Το TFX ενσωματώνεται με συστήματα διαχείρισης ροής εργασιών, όπως το Apache Airflow και το Kubeflow Pipelines, για την ενορχήστρωση και τη διαχείριση ολόκληρου του αγωγού μηχανικής εκμάθησης. Αυτά τα συστήματα παρέχουν δυνατότητες προγραμματισμού, παρακολούθησης και διαχείρισης σφαλμάτων, διασφαλίζοντας την αξιόπιστη εκτέλεση του αγωγού.
Με την οργάνωση του αγωγού σε αυτά τα οριζόντια επίπεδα, το TFX δίνει τη δυνατότητα σε επιστήμονες και μηχανικούς δεδομένων να αναπτύξουν και να βελτιστοποιήσουν αποτελεσματικά συστήματα μηχανικής μάθησης. Παρέχει μια δομημένη και επεκτάσιμη προσέγγιση για τη διαχείριση της πολυπλοκότητας της απορρόφησης δεδομένων, της προεπεξεργασίας, της εκπαίδευσης μοντέλων, της επικύρωσης, της αξιολόγησης και της ανάπτυξης. Με το TFX, οι χρήστες μπορούν να επικεντρωθούν στη δημιουργία μοντέλων υψηλής ποιότητας και στην παροχή αξίας στους οργανισμούς τους.
Το TFX για διαχείριση και βελτιστοποίηση αγωγών περιλαμβάνει οριζόντια επίπεδα για απορρόφηση και επικύρωση δεδομένων, προεπεξεργασία δεδομένων, εκπαίδευση μοντέλων, επικύρωση και αξιολόγηση μοντέλων, ανάπτυξη μοντέλου και ενορχήστρωση και διαχείριση ροής εργασιών. Αυτά τα επίπεδα συνεργάζονται για να εξορθολογίσουν την ανάπτυξη και την ανάπτυξη αγωγών μηχανικής μάθησης, δίνοντας τη δυνατότητα σε επιστήμονες και μηχανικούς δεδομένων να δημιουργήσουν επεκτάσιμα και αξιόπιστα συστήματα μηχανικής μάθησης.
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