A TensorFlow Extended (TFX) egy erőteljes nyílt forráskódú platform, amely a gépi tanulási (ML) modellek éles környezetben történő fejlesztését és üzembe helyezését segíti elő. Átfogó eszközöket és könyvtárakat biztosít, amelyek lehetővé teszik a végpontok közötti ML-folyamatok felépítését. Ezek a folyamatok több különálló fázisból állnak, amelyek mindegyike meghatározott célt szolgál, és hozzájárul az ML munkafolyamat általános sikeréhez. Ebben a válaszban megvizsgáljuk az ML folyamat különböző fázisait a TFX-ben.
1. Adatfeldolgozás:
Az ML folyamat első fázisa magában foglalja a különböző forrásokból származó adatok bevitelét és az ML feladatokhoz megfelelő formátumba való átalakítását. A TFX olyan összetevőket biztosít, mint például az ExampleGen, amely különböző forrásokból, például CSV-fájlokból vagy adatbázisokból olvas adatokat, és konvertálja azokat TensorFlow példa formátumába. Ez a fázis lehetővé teszi a következő szakaszokhoz szükséges adatok kinyerését, érvényesítését és előfeldolgozását.
2. Adatok érvényesítése:
Az adatok feldolgozása után a következő szakaszban az adatok ellenőrzését kell elvégezni, hogy biztosítsák azok minőségét és konzisztenciáját. A TFX biztosítja a StatisticsGen komponenst, amely az adatok összesített statisztikáit számítja ki, és a SchemaGen komponenst, amely a statisztikák alapján sémára következtet. Ezek az összetevők segítenek az anomáliák, a hiányzó értékek és az adatok inkonzisztenciáinak azonosításában, lehetővé téve az adatmérnökök és az ML-szakértők számára a megfelelő intézkedések megtételét.
3. Adatátalakítás:
Az adatok ellenőrzése után az ML folyamat továbblép az adatátalakítási fázisba. A TFX a Transform komponenst kínálja, amely jellemzőtervezési technikákat, például normalizálást, egy-hot kódolást és jellemzőkeresztezést alkalmaz az adatokra. Ez a fázis döntő szerepet játszik a modellképzéshez szükséges adatok előkészítésében, mivel segít a modell teljesítményének és általánosítási képességeinek javításában.
4. Modellképzés:
A modell betanítási fázis az ML modellek betanítását foglalja magában a transzformált adatok felhasználásával. A TFX biztosítja a Trainer komponenst, amely kihasználja a TensorFlow erőteljes képzési képességeit a modellek elosztott rendszereken vagy GPU-kon való betanításához. Ez az összetevő lehetővé teszi a betanítási paraméterek, a modellarchitektúrák és az optimalizálási algoritmusok testreszabását, lehetővé téve az ML szakemberek számára, hogy hatékonyan kísérletezzenek és iteráljanak modelljeiken.
5. Modell értékelése:
A modellek betanítása után a következő fázis a modellértékelés. A TFX biztosítja az Evaluator összetevőt, amely a betanított modellek teljesítményét értékeli olyan értékelési mérőszámok segítségével, mint a pontosság, precizitás, visszahívás és F1 pontszám. Ez a fázis segít a modellekkel kapcsolatos lehetséges problémák azonosításában, és betekintést nyújt a nem látott adatokon való viselkedésükbe.
6. A modell érvényesítése:
A modell kiértékelése után az ML folyamat továbbmegy a modellellenőrzésre. A TFX a ModelValidator komponenst kínálja, amely ellenőrzi a betanított modelleket a korábban kikövetkeztetett séma alapján. Ez a fázis biztosítja, hogy a modellek megfeleljenek az adatok elvárt formátumának, és segít az olyan problémák észlelésében, mint az adatsodródás vagy a séma alakulása.
7. Modell bevezetés:
Az ML folyamat utolsó fázisa magában foglalja a betanított modellek üzembe helyezését a termelési környezetekben. A TFX biztosítja a Pusher összetevőt, amely exportálja a betanított modelleket és a kapcsolódó műtermékeket egy kiszolgáló rendszerbe, például a TensorFlow Serving vagy a TensorFlow Lite rendszerbe. Ez a fázis lehetővé teszi az ML modellek integrálását az alkalmazásokba, lehetővé téve számukra, hogy előrejelzéseket készítsenek az új adatokról.
A TFX-ben az ML folyamat több fázisból áll, beleértve az adatfeldolgozást, az adatérvényesítést, az adatátalakítást, a modell betanítást, a modellértékelést, a modell érvényesítését és a modell telepítését. Mindegyik fázis hozzájárul az ML munkafolyamat általános sikeréhez azáltal, hogy biztosítja az adatok minőségét, lehetővé teszi a funkciók tervezését, pontos modellek betanítását, teljesítményük kiértékelését és éles környezetekben való bevezetését.
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