TensorFlow Extended (TFX) este o platformă open-source puternică, concepută pentru a facilita dezvoltarea și implementarea modelelor de învățare automată (ML) în mediile de producție. Oferă un set cuprinzător de instrumente și biblioteci care permit construirea de conducte ML end-to-end. Aceste conducte constau din mai multe faze distincte, fiecare servind un scop specific și contribuind la succesul general al fluxului de lucru ML. În acest răspuns, vom explora diferitele faze ale conductei ML în TFX.
1. Ingestie de date:
Prima fază a conductei ML implică ingerarea datelor din diverse surse și transformarea acestora într-un format potrivit pentru sarcinile ML. TFX oferă componente precum ExampleGen, care citește date din diferite surse, cum ar fi fișiere CSV sau baze de date, și le convertește în formatul Exemplu al TensorFlow. Această fază permite extragerea, validarea și preprocesarea datelor necesare pentru etapele ulterioare.
2. Validarea datelor:
Odată ce datele sunt ingerate, următoarea fază implică validarea datelor pentru a asigura calitatea și consistența acestora. TFX furnizează componenta StatisticsGen, care calculează statisticile rezumate ale datelor, și componenta SchemaGen, care deduce o schemă bazată pe statistici. Aceste componente ajută la identificarea anomaliilor, a valorilor lipsă și a inconsecvențelor în date, permițând inginerilor de date și practicienilor ML să ia măsurile adecvate.
3. Transformarea datelor:
După validarea datelor, conducta ML trece la faza de transformare a datelor. TFX oferă componenta Transform, care aplică tehnici de inginerie a caracteristicilor, cum ar fi normalizarea, codificarea one-hot și încrucișarea caracteristicilor, datelor. Această fază joacă un rol crucial în pregătirea datelor pentru antrenamentul modelului, deoarece ajută la îmbunătățirea performanței modelului și a capacităților de generalizare.
4. Training model:
Faza de pregătire a modelului implică antrenarea modelelor ML folosind datele transformate. TFX oferă componenta Trainer, care profită de capabilitățile puternice de antrenament ale TensorFlow pentru a antrena modele pe sisteme distribuite sau GPU. Această componentă permite personalizarea parametrilor de antrenament, a arhitecturilor modelului și a algoritmilor de optimizare, permițând practicienilor ML să experimenteze și să repete modelele lor în mod eficient.
5. Evaluarea modelului:
Odată ce modelele sunt instruite, următoarea fază este evaluarea modelului. TFX oferă componenta Evaluator, care evaluează performanța modelelor antrenate utilizând metrici de evaluare precum acuratețea, precizia, reamintirea și scorul F1. Această fază ajută la identificarea potențialelor probleme cu modelele și oferă perspective asupra comportamentului acestora cu privire la date nevăzute.
6. Validarea modelului:
După evaluarea modelului, conducta ML trece la validarea modelului. TFX oferă componenta ModelValidator, care validează modelele antrenate în raport cu schema dedusă anterior. Această fază asigură că modelele aderă la formatul așteptat al datelor și ajută la detectarea problemelor precum derivarea datelor sau evoluția schemei.
7. Implementarea modelului:
Faza finală a conductei ML implică implementarea modelelor instruite în mediile de producție. TFX furnizează componenta Pusher, care exportă modelele antrenate și artefactele asociate către un sistem de servire, cum ar fi TensorFlow Serving sau TensorFlow Lite. Această fază permite integrarea modelelor ML în aplicații, permițându-le să facă predicții asupra datelor noi.
Conducta ML în TFX constă din mai multe faze, inclusiv asimilarea datelor, validarea datelor, transformarea datelor, antrenamentul modelului, evaluarea modelului, validarea modelului și implementarea modelului. Fiecare fază contribuie la succesul general al fluxului de lucru ML prin asigurarea calității datelor, permițând ingineria caracteristicilor, antrenarea modelelor precise, evaluarea performanței acestora și implementarea lor în mediile de producție.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Fundamentele EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Cum se poate folosi un strat de încorporare pentru a atribui automat axele adecvate pentru o diagramă de reprezentare a cuvintelor ca vectori?
- Care este scopul poolingului maxim într-un CNN?
- Cum se aplică procesul de extracție a caracteristicilor într-o rețea neuronală convoluțională (CNN) recunoașterii imaginilor?
- Este necesar să folosiți o funcție de învățare asincronă pentru modelele de învățare automată care rulează în TensorFlow.js?
- Care este parametrul pentru numărul maxim de cuvinte API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Poate fi folosit API-ul TensorFlow Keras Tokenizer pentru a găsi cele mai frecvente cuvinte?
- Ce este TOCO?
- Care este relația dintre un număr de epoci dintr-un model de învățare automată și acuratețea predicției din rularea modelului?
- API-ul pack vecins din Neural Structured Learning of TensorFlow produce un set de date de antrenament augmentat bazat pe date grafice naturale?
- Ce este API-ul pack neighbors în Neural Structured Learning al TensorFlow?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals