TFX, což je zkratka pro TensorFlow Extended, je komplexní end-to-end platforma pro vytváření kanálů strojového učení připravených na výrobu. Poskytuje sadu nástrojů a komponent, které usnadňují vývoj a nasazení škálovatelných a spolehlivých systémů strojového učení. TFX je navržen tak, aby řešil výzvy spojené se správou a optimalizací kanálů strojového učení a umožnil datovým vědcům a inženýrům soustředit se na vytváření a iteraci modelů spíše než na řešení složitosti infrastruktury a správy dat.
TFX organizuje proces strojového učení do několika horizontálních vrstev, z nichž každá slouží specifickému účelu v celkovém pracovním postupu. Tyto vrstvy spolupracují, aby zajistily plynulý tok dat a artefaktů modelu a také efektivní provádění kanálu. Pojďme prozkoumat různé vrstvy v TFX pro správu a optimalizaci potrubí:
1. Zpracování a ověření dat:
Tato vrstva je zodpovědná za přijímání nezpracovaných dat z různých zdrojů, jako jsou soubory, databáze nebo streamovací systémy. TFX poskytuje nástroje jako TensorFlow Data Validation (TFDV) k provádění validace dat a generování statistik. TFDV pomáhá identifikovat anomálie, chybějící hodnoty a datový drift, čímž zajišťuje kvalitu a konzistenci vstupních dat.
2. Předzpracování dat:
V této vrstvě nabízí TFX TensorFlow Transform (TFT) k provádění předběžného zpracování dat a inženýrství funkcí. TFT umožňuje uživatelům definovat transformace na vstupních datech, jako je škálování, normalizace, jednorázové kódování a další. Tyto transformace jsou konzistentně aplikovány jak během školení, tak během poskytování, zajišťují konzistenci dat a snižují riziko zkreslení dat.
3. Modelový trénink:
TFX využívá výkonné tréninkové schopnosti TensorFlow v této vrstvě. Uživatelé mohou definovat a trénovat své modely strojového učení pomocí vysokoúrovňových rozhraní API TensorFlow nebo vlastního kódu TensorFlow. TFX poskytuje nástroje jako TensorFlow Model Analysis (TFMA) k vyhodnocení a ověření trénovaných modelů pomocí metrik, vizualizací a technik dělení. TFMA pomáhá posoudit výkon modelu a identifikovat potenciální problémy nebo zkreslení.
4. Ověření a vyhodnocení modelu:
Tato vrstva se zaměřuje na ověřování a vyhodnocování trénovaných modelů. TFX poskytuje TensorFlow Data Validation (TFDV) a TensorFlow Model Analysis (TFMA) k provedení komplexní validace a vyhodnocení modelu. TFDV pomáhá ověřovat vstupní data oproti očekáváním definovaným během fáze příjmu dat, zatímco TFMA umožňuje uživatelům vyhodnotit výkon modelu proti předem definovaným metrikám a řezům.
5. Nasazení modelu:
TFX podporuje nasazení modelu v různých prostředích, včetně TensorFlow Serving, TensorFlow Lite a TensorFlow.js. TensorFlow Serving umožňuje uživatelům poskytovat jejich modely jako škálovatelné a efektivní webové služby, zatímco TensorFlow Lite a TensorFlow.js umožňují nasazení na mobilních a webových platformách. TFX poskytuje nástroje a nástroje pro snadné zabalení a nasazení trénovaných modelů.
6. Orchestrace a Workflow Management:
TFX se integruje se systémy pro správu pracovních toků, jako jsou Apache Airflow a Kubeflow Pipelines, aby bylo možné zorganizovat a spravovat celý kanál strojového učení. Tyto systémy poskytují funkce pro plánování, monitorování a zpracování chyb a zajišťují spolehlivé provádění potrubí.
Uspořádáním potrubí do těchto horizontálních vrstev umožňuje TFX datovým vědcům a inženýrům efektivně vyvíjet a optimalizovat systémy strojového učení. Poskytuje strukturovaný a škálovatelný přístup ke správě složitosti příjmu dat, předběžného zpracování, školení modelů, ověřování, vyhodnocování a nasazení. S TFX se uživatelé mohou soustředit na vytváření vysoce kvalitních modelů a poskytování hodnoty jejich organizacím.
TFX pro správu a optimalizaci potrubí zahrnuje horizontální vrstvy pro přijímání a ověřování dat, předběžné zpracování dat, trénování modelů, ověřování a vyhodnocování modelů, nasazení modelu a orchestraci a správu pracovních toků. Tyto vrstvy spolupracují na zefektivnění vývoje a nasazení kanálů strojového učení, což umožňuje datovým vědcům a inženýrům vytvářet škálovatelné a spolehlivé systémy strojového učení.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Jak lze použít vrstvu vložení k automatickému přiřazení správných os pro graf reprezentace slov jako vektorů?
- Jaký je účel maximálního sdružování v CNN?
- Jak je proces extrakce příznaků v konvoluční neuronové síti (CNN) aplikován na rozpoznávání obrazu?
- Je nutné používat funkci asynchronního učení pro modely strojového učení běžící v TensorFlow.js?
- Jaký je parametr maximálního počtu slov rozhraní TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Lze TensorFlow Keras Tokenizer API použít k nalezení nejčastějších slov?
- Co je TOCO?
- Jaký je vztah mezi řadou epoch v modelu strojového učení a přesností predikce ze spuštění modelu?
- Vytváří sousední rozhraní API v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšířenou trénovací datovou sadu založenou na přirozených grafech?
- Co je rozhraní API sousedů balíčku v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Zobrazit další otázky a odpovědi v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals