A TFX, amely a TensorFlow Extended rövidítése, egy átfogó, teljes körű platform a gyártásra kész gépi tanulási folyamatok építésére. Olyan eszközöket és összetevőket biztosít, amelyek megkönnyítik a méretezhető és megbízható gépi tanulási rendszerek fejlesztését és telepítését. A TFX-et úgy tervezték, hogy megbirkózzanak a gépi tanulási folyamatok kezelésével és optimalizálásával kapcsolatos kihívásokkal, lehetővé téve az adattudósok és mérnökök számára, hogy az infrastruktúra és az adatkezelés összetettsége helyett a modellek építésére és iterációjára összpontosítsanak.
A TFX a gépi tanulási folyamatot több vízszintes rétegbe szervezi, amelyek mindegyike egy meghatározott célt szolgál a teljes munkafolyamatban. Ezek a rétegek együttműködve biztosítják az adatok és a modellműtermékek zökkenőmentes áramlását, valamint a folyamat hatékony végrehajtását. Fedezze fel a TFX különböző rétegeit a folyamatkezelés és -optimalizálás érdekében:
1. Adatfeldolgozás és érvényesítés:
Ez a réteg felelős a különböző forrásokból, például fájlokból, adatbázisokból vagy adatfolyam-rendszerekből származó nyers adatok beviteléért. A TFX olyan eszközöket biztosít, mint a TensorFlow Data Validation (TFDV) az adatok ellenőrzéséhez és statisztikák generálásához. A TFDV segít azonosítani az anomáliákat, a hiányzó értékeket és az adatsodródást, biztosítva a bemeneti adatok minőségét és konzisztenciáját.
2. Adatok előfeldolgozása:
Ebben a rétegben a TFX TensorFlow Transform (TFT) szolgáltatást kínál az adat-előfeldolgozás és a szolgáltatástervezés végrehajtásához. A TFT lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy meghatározzák a bemeneti adatok transzformációit, például méretezést, normalizálást, egyidejű kódolást és még sok mást. Ezeket az átalakításokat következetesen alkalmazzák mind a betanítás, mind a kiszolgálás során, biztosítva az adatok konzisztenciáját és csökkentve az adatok torzításának kockázatát.
3. Modellképzés:
A TFX a TensorFlow erőteljes edzési képességeit használja ki ezen a szinten. A felhasználók meghatározhatják és betaníthatják gépi tanulási modelljeiket a TensorFlow magas szintű API-jaival vagy az egyéni TensorFlow kóddal. A TFX olyan eszközöket biztosít, mint a TensorFlow Model Analysis (TFMA) a betanított modellek értékeléséhez és érvényesítéséhez metrikák, vizualizációk és szeletelési technikák segítségével. A TFMA segít felmérni a modell teljesítményét és azonosítani a lehetséges problémákat vagy torzításokat.
4. A modell érvényesítése és értékelése:
Ez a réteg a betanított modellek validálására és értékelésére összpontosít. A TFX TensorFlow Data Validation (TFDV) és TensorFlow Model Analysis (TFMA) szolgáltatást kínál az átfogó modellellenőrzés és -értékelés elvégzéséhez. A TFDV segít a bemeneti adatok érvényesítésében az adatbeviteli fázis során meghatározott elvárásokhoz képest, míg a TFMA lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy előre meghatározott metrikák és szeletek alapján értékeljék a modell teljesítményét.
5. Modell bevezetés:
A TFX támogatja a modellek telepítését különböző környezetekben, beleértve a TensorFlow Serving, a TensorFlow Lite és a TensorFlow.js. A TensorFlow szolgáltatás lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy modelljeiket skálázható és hatékony webszolgáltatásként szolgálják ki, míg a TensorFlow Lite és a TensorFlow.js lehetővé teszi a telepítést mobil, illetve webes platformokon. A TFX eszközöket és segédprogramokat biztosít a betanított modellek egyszerű csomagolásához és üzembe helyezéséhez.
6. Hangszerelés és munkafolyamat-kezelés:
A TFX integrálható munkafolyamat-kezelő rendszerekkel, mint például az Apache Airflow és a Kubeflow Pipelines, a teljes gépi tanulási folyamat összehangolása és kezelése érdekében. Ezek a rendszerek ütemezési, monitorozási és hibakezelési képességeket biztosítanak, biztosítva a csővezeték megbízható végrehajtását.
Azzal, hogy a folyamatot ezekbe a vízszintes rétegekbe szervezi, a TFX lehetővé teszi az adattudósok és mérnökök számára a gépi tanulási rendszerek hatékony fejlesztését és optimalizálását. Strukturált és méretezhető megközelítést biztosít az adatbevitel, az előfeldolgozás, a modell betanítás, az érvényesítés, az értékelés és a telepítés bonyolultságának kezelésére. A TFX segítségével a felhasználók kiváló minőségű modellek felépítésére és szervezeteik értékének biztosítására összpontosíthatnak.
A folyamatkezelésre és -optimalizálásra szolgáló TFX vízszintes rétegeket tartalmaz az adatfeldolgozáshoz és -ellenőrzéshez, az adatok előfeldolgozásához, a modelltanításhoz, a modellellenőrzéshez és -értékeléshez, a modelltelepítéshez, valamint a hangszereléshez és a munkafolyamatok kezeléséhez. Ezek a rétegek együtt dolgoznak a gépi tanulási folyamatok fejlesztésének és telepítésének egyszerűsítésén, lehetővé téve az adattudósok és mérnökök számára, hogy méretezhető és megbízható gépi tanulási rendszereket építsenek.
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