TensorFlow Extended (TFX) je výkonná platforma s otevřeným zdrojovým kódem navržená pro usnadnění vývoje a nasazení modelů strojového učení (ML) v produkčních prostředích. Poskytuje komplexní sadu nástrojů a knihoven, které umožňují konstrukci end-to-end ML potrubí. Tyto kanály se skládají z několika odlišných fází, z nichž každá slouží specifickému účelu a přispívá k celkovému úspěchu pracovního postupu ML. V této odpovědi prozkoumáme různé fáze ML potrubí v TFX.
1. Zpracování dat:
První fáze ML pipeline zahrnuje ingestování dat z různých zdrojů a jejich transformaci do formátu vhodného pro ML úlohy. TFX poskytuje komponenty, jako je ExampleGen, který čte data z různých zdrojů, jako jsou soubory CSV nebo databáze, a převádí je do formátu Example TensorFlow. Tato fáze umožňuje extrakci, ověření a předzpracování dat požadovaných pro následující fáze.
2. Ověření dat:
Jakmile jsou data zpracována, další fáze zahrnuje validaci dat, aby byla zajištěna jejich kvalita a konzistence. TFX poskytuje komponentu StatisticsGen, která počítá souhrnné statistiky dat, a komponentu SchemaGen, která na základě statistik odvodí schéma. Tyto komponenty pomáhají při identifikaci anomálií, chybějících hodnot a nekonzistencí v datech a umožňují datovým inženýrům a odborníkům v oblasti ML podnikat vhodná opatření.
3. Transformace dat:
Po ověření dat se potrubí ML přesune do fáze transformace dat. TFX nabízí komponentu Transform, která na data aplikuje techniky inženýrství funkcí, jako je normalizace, kódování jedním spuštěním a křížení funkcí. Tato fáze hraje klíčovou roli při přípravě dat pro trénování modelu, protože pomáhá zlepšit výkon modelu a schopnosti zobecnění.
4. Modelový trénink:
Fáze trénování modelu zahrnuje trénování ML modelů pomocí transformovaných dat. TFX poskytuje komponentu Trainer, která využívá výkonné tréninkové schopnosti TensorFlow k trénování modelů na distribuovaných systémech nebo GPU. Tato komponenta umožňuje přizpůsobení trénovacích parametrů, architektur modelů a optimalizačních algoritmů, což umožňuje praktikům ML efektivně experimentovat a iterovat jejich modely.
5. Hodnocení modelu:
Jakmile jsou modely natrénovány, další fází je vyhodnocení modelu. TFX poskytuje komponentu Evaluator, která posuzuje výkon trénovaných modelů pomocí hodnotících metrik, jako je přesnost, přesnost, zapamatování a skóre F1. Tato fáze pomáhá při identifikaci potenciálních problémů s modely a poskytuje pohled na jejich chování na neviditelných datech.
6. Ověření modelu:
Po vyhodnocení modelu se potrubí ML přesune k ověření modelu. TFX nabízí komponentu ModelValidator, která ověřuje trénované modely proti dříve odvozenému schématu. Tato fáze zajišťuje, že modely dodržují očekávaný formát dat, a pomáhá při odhalování problémů, jako je posun dat nebo vývoj schématu.
7. Nasazení modelu:
Poslední fáze procesu ML zahrnuje nasazení trénovaných modelů do produkčního prostředí. TFX poskytuje komponentu Pusher, která exportuje trénované modely a související artefakty do obslužného systému, jako je TensorFlow Serving nebo TensorFlow Lite. Tato fáze umožňuje integraci modelů ML do aplikací a umožňuje jim předpovídat nová data.
ML pipeline v TFX se skládá z několika fází, včetně přijímání dat, ověřování dat, transformace dat, trénování modelu, vyhodnocování modelu, ověřování modelu a nasazení modelu. Každá fáze přispívá k celkovému úspěchu pracovního postupu ML tím, že zajišťuje kvalitu dat, umožňuje inženýrství funkcí, trénuje přesné modely, vyhodnocuje jejich výkon a zavádí je do produkčních prostředí.
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