TFX, care înseamnă TensorFlow Extended, este o platformă cuprinzătoare end-to-end pentru construirea conductelor de învățare automată pregătite pentru producție. Acesta oferă un set de instrumente și componente care facilitează dezvoltarea și implementarea sistemelor de învățare automată scalabile și fiabile. TFX este proiectat pentru a răspunde provocărilor gestionării și optimizării conductelor de învățare automată, permițând oamenilor de știință și inginerilor de date să se concentreze pe construirea și iterarea modelelor, mai degrabă decât să se ocupe de complexitățile infrastructurii și gestionării datelor.
TFX organizează conducta de învățare automată în mai multe straturi orizontale, fiecare având un scop specific în fluxul de lucru general. Aceste straturi lucrează împreună pentru a asigura fluxul fluid al datelor și artefactelor modelului, precum și execuția eficientă a conductei. Să explorăm diferitele straturi din TFX pentru gestionarea și optimizarea conductelor:
1. Ingerarea și validarea datelor:
Acest strat este responsabil pentru ingerarea datelor brute din diverse surse, cum ar fi fișiere, baze de date sau sisteme de streaming. TFX oferă instrumente precum TensorFlow Data Validation (TFDV) pentru a efectua validarea datelor și generarea de statistici. TFDV ajută la identificarea anomaliilor, a valorilor lipsă și a devierii datelor, asigurând calitatea și consistența datelor de intrare.
2. Preprocesarea datelor:
În acest nivel, TFX oferă TensorFlow Transform (TFT) pentru a efectua preprocesarea datelor și ingineria caracteristicilor. TFT permite utilizatorilor să definească transformări ale datelor de intrare, cum ar fi scalarea, normalizarea, codificarea one-hot și multe altele. Aceste transformări sunt aplicate în mod consecvent atât în timpul antrenamentului, cât și al difuzării, asigurând consistența datelor și reducând riscul de deformare a datelor.
3. Training model:
TFX folosește capabilitățile puternice de antrenament ale TensorFlow în acest nivel. Utilizatorii își pot defini și antrena modelele de învățare automată folosind API-urile de nivel înalt ale TensorFlow sau codul personalizat TensorFlow. TFX oferă instrumente precum TensorFlow Model Analysis (TFMA) pentru a evalua și valida modelele antrenate folosind metrici, vizualizări și tehnici de tăiere. TFMA ajută la evaluarea performanței modelului și la identificarea potențialelor probleme sau părtiniri.
4. Validarea și evaluarea modelului:
Acest nivel se concentrează pe validarea și evaluarea modelelor antrenate. TFX oferă TensorFlow Data Validation (TFDV) și TensorFlow Model Analysis (TFMA) pentru a efectua validarea și evaluarea completă a modelului. TFDV ajută la validarea datelor de intrare în raport cu așteptările definite în timpul fazei de asimilare a datelor, în timp ce TFMA permite utilizatorilor să evalueze performanța modelului în raport cu valorile și secțiunile predefinite.
5. Implementarea modelului:
TFX acceptă implementarea modelului în diverse medii, inclusiv TensorFlow Serving, TensorFlow Lite și TensorFlow.js. TensorFlow Serving permite utilizatorilor să își servească modelele ca servicii web scalabile și eficiente, în timp ce TensorFlow Lite și TensorFlow.js permit implementarea pe platforme mobile și, respectiv, web. TFX oferă instrumente și utilități pentru a împacheta și a implementa cu ușurință modelele instruite.
6. Orchestrare și management al fluxului de lucru:
TFX se integrează cu sistemele de management al fluxului de lucru, cum ar fi Apache Airflow și Kubeflow Pipelines, pentru a orchestra și gestiona întreaga conductă de învățare automată. Aceste sisteme oferă capabilități de programare, monitorizare și tratare a erorilor, asigurând execuția fiabilă a conductei.
Prin organizarea conductei în aceste straturi orizontale, TFX le permite oamenilor de știință de date și inginerilor să dezvolte și să optimizeze sistemele de învățare automată în mod eficient. Oferă o abordare structurată și scalabilă pentru a gestiona complexitățile ingerării datelor, preprocesării, instruirii modelului, validării, evaluării și implementării. Cu TFX, utilizatorii se pot concentra pe construirea de modele de înaltă calitate și pe oferirea de valoare organizațiilor lor.
TFX pentru managementul și optimizarea pipelinei include straturi orizontale pentru asimilarea și validarea datelor, preprocesarea datelor, formarea modelului, validarea și evaluarea modelului, implementarea modelului și orchestrarea și gestionarea fluxului de lucru. Aceste straturi lucrează împreună pentru a eficientiza dezvoltarea și implementarea conductelor de învățare automată, permițând oamenilor de știință și inginerilor de date să construiască sisteme de învățare automată scalabile și fiabile.
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