Το TensorFlow Extended (TFX) είναι μια ισχυρή πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα που έχει σχεδιαστεί για να διευκολύνει την ανάπτυξη και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης (ML) σε περιβάλλοντα παραγωγής. Παρέχει ένα ολοκληρωμένο σύνολο εργαλείων και βιβλιοθηκών που επιτρέπουν την κατασκευή αγωγών ML από άκρο σε άκρο. Αυτοί οι αγωγοί αποτελούνται από πολλές διακριτές φάσεις, καθεμία από τις οποίες εξυπηρετεί έναν συγκεκριμένο σκοπό και συμβάλλει στη συνολική επιτυχία της ροής εργασίας ML. Σε αυτή την απάντηση, θα εξερευνήσουμε τις διάφορες φάσεις του αγωγού ML στο TFX.
1. Απορρόφηση δεδομένων:
Η πρώτη φάση του αγωγού ML περιλαμβάνει την απορρόφηση δεδομένων από διάφορες πηγές και τη μετατροπή τους σε μια μορφή κατάλληλη για εργασίες ML. Το TFX παρέχει στοιχεία όπως το ExampleGen, το οποίο διαβάζει δεδομένα από διαφορετικές πηγές, όπως αρχεία CSV ή βάσεις δεδομένων, και τα μετατρέπει σε μορφή Example του TensorFlow. Αυτή η φάση επιτρέπει την εξαγωγή, την επικύρωση και την προεπεξεργασία των δεδομένων που απαιτούνται για τα επόμενα στάδια.
2. Επικύρωση δεδομένων:
Μόλις τα δεδομένα απορροφηθούν, η επόμενη φάση περιλαμβάνει την επικύρωση των δεδομένων για να διασφαλιστεί η ποιότητα και η συνοχή τους. Το TFX παρέχει το στοιχείο StatisticsGen, το οποίο υπολογίζει συνοπτικά στατιστικά στοιχεία των δεδομένων, και το στοιχείο SchemaGen, το οποίο συνάγει ένα σχήμα που βασίζεται στα στατιστικά στοιχεία. Αυτά τα στοιχεία βοηθούν στον εντοπισμό ανωμαλιών, τιμών που λείπουν και ασυνεπειών στα δεδομένα, επιτρέποντας στους μηχανικούς δεδομένων και στους επαγγελματίες ML να προβούν στις κατάλληλες ενέργειες.
3. Μετασχηματισμός δεδομένων:
Μετά την επικύρωση δεδομένων, ο αγωγός ML προχωρά στη φάση μετασχηματισμού δεδομένων. Το TFX προσφέρει το στοιχείο Transform, το οποίο εφαρμόζει τεχνικές μηχανικής χαρακτηριστικών, όπως η κανονικοποίηση, η κωδικοποίηση μίας κλήσης και η διασταύρωση χαρακτηριστικών, στα δεδομένα. Αυτή η φάση παίζει καθοριστικό ρόλο στην προετοιμασία των δεδομένων για την εκπαίδευση του μοντέλου, καθώς βοηθά στη βελτίωση της απόδοσης του μοντέλου και των δυνατοτήτων γενίκευσης.
4. Εκπαίδευση μοντέλου:
Η φάση εκπαίδευσης μοντέλων περιλαμβάνει εκπαίδευση μοντέλων ML χρησιμοποιώντας τα μετασχηματισμένα δεδομένα. Το TFX παρέχει το στοιχείο Trainer, το οποίο αξιοποιεί τις ισχυρές εκπαιδευτικές δυνατότητες του TensorFlow για την εκπαίδευση μοντέλων σε κατανεμημένα συστήματα ή GPU. Αυτό το στοιχείο επιτρέπει την προσαρμογή των παραμέτρων εκπαίδευσης, των αρχιτεκτονικών μοντέλων και των αλγορίθμων βελτιστοποίησης, επιτρέποντας στους επαγγελματίες ML να πειραματιστούν και να επαναλάβουν αποτελεσματικά τα μοντέλα τους.
5. Αξιολόγηση μοντέλου:
Μόλις εκπαιδευτούν τα μοντέλα, η επόμενη φάση είναι η αξιολόγηση του μοντέλου. Το TFX παρέχει το στοιχείο Evaluator, το οποίο αξιολογεί την απόδοση των εκπαιδευμένων μοντέλων χρησιμοποιώντας μετρήσεις αξιολόγησης όπως η ακρίβεια, η ακρίβεια, η ανάκληση και η βαθμολογία F1. Αυτή η φάση βοηθά στον εντοπισμό πιθανών προβλημάτων με τα μοντέλα και παρέχει πληροφορίες για τη συμπεριφορά τους σε αόρατα δεδομένα.
6. Επικύρωση μοντέλου:
Μετά την αξιολόγηση του μοντέλου, ο αγωγός ML προχωρά στην επικύρωση του μοντέλου. Το TFX προσφέρει το στοιχείο ModelValidator, το οποίο επικυρώνει τα εκπαιδευμένα μοντέλα έναντι του σχήματος που προέκυψε προηγουμένως. Αυτή η φάση διασφαλίζει ότι τα μοντέλα συμμορφώνονται με την αναμενόμενη μορφή των δεδομένων και βοηθά στον εντοπισμό ζητημάτων όπως η μετατόπιση δεδομένων ή η εξέλιξη σχημάτων.
7. Ανάπτυξη μοντέλου:
Η τελική φάση του αγωγού ML περιλαμβάνει την ανάπτυξη των εκπαιδευμένων μοντέλων σε περιβάλλοντα παραγωγής. Το TFX παρέχει το στοιχείο Pusher, το οποίο εξάγει τα εκπαιδευμένα μοντέλα και τα σχετικά τεχνουργήματα σε ένα σύστημα εξυπηρέτησης, όπως το TensorFlow Serving ή το TensorFlow Lite. Αυτή η φάση επιτρέπει την ενσωμάτωση μοντέλων ML σε εφαρμογές, επιτρέποντάς τους να κάνουν προβλέψεις για νέα δεδομένα.
Η διοχέτευση ML στο TFX αποτελείται από διάφορες φάσεις, συμπεριλαμβανομένης της απορρόφησης δεδομένων, της επικύρωσης δεδομένων, του μετασχηματισμού δεδομένων, της εκπαίδευσης του μοντέλου, της αξιολόγησης του μοντέλου, της επικύρωσης του μοντέλου και της ανάπτυξης του μοντέλου. Κάθε φάση συμβάλλει στη συνολική επιτυχία της ροής εργασίας ML διασφαλίζοντας την ποιότητα των δεδομένων, επιτρέποντας τη μηχανική χαρακτηριστικών, την εκπαίδευση ακριβών μοντέλων, την αξιολόγηση της απόδοσής τους και την ανάπτυξή τους σε περιβάλλοντα παραγωγής.
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