A TensorFlow Extended (TFX) egy hatékony, nyílt forráskódú platform, amelyet a Google fejlesztett ki gépi tanulási modellek üzembe helyezésére és kezelésére éles környezetben. Átfogó eszközök és könyvtárak készletét kínálja, amelyek segítik a gépi tanulási munkafolyamat egyszerűsítését, az adatbeviteltől és előfeldolgozástól a modell betanításáig és kiszolgálásáig. A TFX-et kifejezetten arra tervezték, hogy kezelje azokat a kihívásokat, amelyekkel a fejlesztési és kísérleti szakaszból a gépi tanulási modellek méretarányos üzembe helyezésére és karbantartására való áttérés során szembe kell néznie.
A TFX egyik kulcseleme a metaadattár. A metaadattár egy központi adattár, amely metaadatokat tárol a gépi tanulási folyamatban részt vevő különféle műtermékekről és végrehajtásokról. Információkatalógusként működik, olyan részleteket rögzítve, mint a betanításhoz használt adatok, az alkalmazott előfeldolgozási lépések, a modell architektúrája, hiperparaméterek és kiértékelési metrikák. Ezek a metaadatok értékes betekintést nyújtanak a teljes gépi tanulási folyamatba, és lehetővé teszik a reprodukálhatóságot, az auditálhatóságot és az együttműködést.
A TFX a metaadattárat használja fel, hogy számos fontos képességet tegyen lehetővé a gépi tanulási modellek éles üzembe helyezéséhez. Először is, lehetővé teszi a verziószámítást és a származáskövetést, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy nyomon kövessék a modell eredetét, és megértsék azokat az adatokat és átalakításokat, amelyek hozzájárultak a modell létrehozásához. Ez kulcsfontosságú az átláthatóság megőrzéséhez és a gyártásban lévő modellek megbízhatóságának biztosításához.
Másodszor, a TFX megkönnyíti a modell érvényesítését és értékelését. A metaadattár kiértékelési mérőszámokat tárol, amelyek segítségével nyomon követhető a modell teljesítménye az idő múlásával, és megalapozott döntéseket hozhat a modell átképzésével vagy üzembe helyezésével kapcsolatban. A különböző modellek teljesítményének összehasonlításával a szervezetek folyamatosan ismételhetik és fejleszthetik gépi tanulási rendszereiket.
Ezenkívül a TFX lehetővé teszi az automatizált folyamatirányítást és telepítést. A TFX segítségével a felhasználók végpontok közötti gépi tanulási folyamatokat határozhatnak meg és hajthatnak végre, amelyek magukban foglalják az adatfeldolgozást, az előfeldolgozást, a modelltanítást és a kiszolgálást. A metaadattár segít ezeknek a folyamatoknak a kezelésében azáltal, hogy nyomon követi a végrehajtás állapotát és a folyamatösszetevők közötti függőségeket. Ez lehetővé teszi a hatékony és automatizált modelltelepítést, csökkenti a hibakockázatot, és biztosítja a következetes és megbízható üzembe helyezést.
A TFX a kiszolgáló infrastruktúráján keresztül támogatja a modellszolgáltatást és a következtetéseket is. A TFX segítségével betanított modellek különféle kiszolgálóplatformokon telepíthetők, például a TensorFlow Serving vagy a TensorFlow Lite, ami megkönnyíti a modellek termelési rendszerekbe való integrálását és az előrejelzések nagyarányú kiszolgálását.
A TensorFlow Extended (TFX) egy hatékony platform, amely leegyszerűsíti a gépi tanulási modellek üzembe helyezésének és kezelésének folyamatát az éles környezetben. A Metaadat tárolója verziókezelést, leszármazási nyomkövetést, modellellenőrzést és automatizált folyamatirányítási lehetőségeket biztosít. A TFX kihasználásával a szervezetek biztosíthatják gépi tanulási rendszereik megbízhatóságát, méretezhetőségét és karbantarthatóságát.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/TFF TensorFlow alapjai:
- Hogyan lehet egy beágyazási réteget használni, hogy automatikusan hozzárendelje a megfelelő tengelyeket a szavak vektorként történő ábrázolásához?
- Mi a célja a maximális összevonásnak a CNN-ben?
- Hogyan alkalmazzák a konvolúciós neurális hálózatban (CNN) a jellemzők kinyerési folyamatát a képfelismerésre?
- Szükséges-e aszinkron tanulási függvényt használni a TensorFlow.js-ban futó gépi tanulási modellekhez?
- Mi a TensorFlow Keras Tokenizer API maximális szavak száma paraméter?
- Használható a TensorFlow Keras Tokenizer API a leggyakoribb szavak megtalálására?
- Mi az a TOCO?
- Mi a kapcsolat a gépi tanulási modell számos korszaka és a modell futtatásából származó előrejelzés pontossága között?
- A TensorFlow Neural Structured Learning programjában a pack szomszédok API létrehoz egy kibővített képzési adatkészletet a természetes gráfadatok alapján?
- Mi az a pack szomszédok API a TensorFlow neurális strukturált tanulásában?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals oldalon