TensorFlow Extended (TFX) este o platformă puternică open-source dezvoltată de Google pentru implementarea și gestionarea modelelor de învățare automată în medii de producție. Oferă un set cuprinzător de instrumente și biblioteci care ajută la eficientizarea fluxului de lucru de învățare automată, de la asimilarea și preprocesarea datelor până la formarea și difuzarea modelelor. TFX este conceput special pentru a răspunde provocărilor cu care se confruntă la trecerea de la faza de dezvoltare și experimentare la implementarea și menținerea modelelor de învățare automată la scară.
Una dintre componentele cheie ale TFX este magazinul de metadate. Magazinul de metadate este un depozit centralizat care stochează metadate despre diferitele artefacte și execuții implicate în procesul de învățare automată. Acesta acționează ca un catalog de informații, captând detalii precum datele utilizate pentru antrenament, pașii de preprocesare aplicați, arhitectura modelului, hiperparametrii și metricile de evaluare. Aceste metadate oferă informații valoroase asupra întregii conducte de învățare automată și permit reproductibilitatea, auditabilitatea și colaborarea.
TFX folosește magazinul de metadate pentru a activa mai multe capabilități importante pentru punerea în producție a modelelor de învățare automată. În primul rând, permite versiunea și urmărirea descendenței, permițând utilizatorilor să urmărească originile unui model și să înțeleagă datele și transformările care au contribuit la crearea acestuia. Acest lucru este crucial pentru menținerea transparenței și asigurarea fiabilității modelelor în producție.
În al doilea rând, TFX facilitează validarea și evaluarea modelului. Magazinul de metadate stochează valorile de evaluare, care pot fi utilizate pentru a monitoriza performanța modelului în timp și pentru a lua decizii informate cu privire la reinstruirea sau implementarea modelului. Comparând performanța diferitelor modele, organizațiile își pot itera și îmbunătăți în mod continuu sistemele de învățare automată.
În plus, TFX permite orchestrarea și implementarea automată a conductelor. Cu TFX, utilizatorii pot defini și executa conducte de învățare automată end-to-end care cuprind asimilarea datelor, preprocesarea, instruirea modelului și difuzarea. Magazinul de metadate ajută la gestionarea acestor conducte prin urmărirea stării de execuție și a dependențelor dintre componentele conductei. Acest lucru permite implementarea eficientă și automată a modelului, reducând riscul de erori și asigurând implementări consistente și fiabile.
TFX acceptă, de asemenea, servirea modelului și inferența prin infrastructura sa de servire. Modelele instruite folosind TFX pot fi implementate pe diverse platforme de servire, cum ar fi TensorFlow Serving sau TensorFlow Lite, facilitând integrarea modelelor în sistemele de producție și difuzarea predicțiilor la scară.
TensorFlow Extended (TFX) este o platformă puternică care simplifică procesul de implementare și gestionare a modelelor de învățare automată în producție. Magazinul său de metadate oferă versiuni, urmărire filiație, validare a modelului și capabilități automate de orchestrare a conductelor. Folosind TFX, organizațiile pot asigura fiabilitatea, scalabilitatea și mentenabilitatea sistemelor lor de învățare automată.
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