TensorFlow Extended (TFX) je výkonná platforma s otevřeným zdrojovým kódem vyvinutá společností Google pro nasazení a správu modelů strojového učení v produkčních prostředích. Poskytuje komplexní sadu nástrojů a knihoven, které pomáhají zefektivnit pracovní postup strojového učení, od příjmu dat a předběžného zpracování až po trénování a poskytování modelů. TFX je speciálně navržen tak, aby řešil výzvy, kterým čelíte při přechodu z fáze vývoje a experimentování k nasazení a údržbě modelů strojového učení ve velkém měřítku.
Jednou z klíčových součástí TFX je úložiště metadat. Úložiště metadat je centralizované úložiště, které ukládá metadata o různých artefaktech a provedeních zapojených do procesu strojového učení. Funguje jako katalog informací, zachycující detaily, jako jsou data použitá pro školení, použité kroky předzpracování, architektura modelu, hyperparametry a vyhodnocovací metriky. Tato metadata poskytují cenné informace o celém procesu strojového učení a umožňují reprodukovatelnost, auditovatelnost a spolupráci.
TFX využívá úložiště metadat, aby umožnilo několik důležitých funkcí pro zavádění modelů strojového učení do produkce. Za prvé umožňuje správu verzí a sledování linií, což uživatelům umožňuje sledovat původ modelu a porozumět datům a transformacím, které přispěly k jeho vytvoření. To je klíčové pro zachování transparentnosti a zajištění spolehlivosti modelů ve výrobě.
Za druhé, TFX usnadňuje ověřování a vyhodnocování modelu. V úložišti Metadata jsou uloženy metriky hodnocení, které lze použít ke sledování výkonu modelu v průběhu času a přijímání informovaných rozhodnutí o přeškolení nebo nasazení modelu. Porovnáním výkonu různých modelů mohou organizace neustále opakovat a zlepšovat své systémy strojového učení.
Kromě toho TFX umožňuje automatizovanou orchestraci a nasazení potrubí. S TFX mohou uživatelé definovat a spouštět end-to-end kanály strojového učení, které zahrnují příjem dat, předběžné zpracování, trénování modelů a poskytování. Úložiště metadat pomáhá spravovat tyto kanály sledováním stavu provádění a závislostí mezi komponentami kanálu. To umožňuje efektivní a automatizované nasazení modelu, snižuje riziko chyb a zajišťuje konzistentní a spolehlivé nasazení.
TFX také podporuje poskytování modelů a odvození prostřednictvím své infrastruktury pro poskytování služeb. Modely vyškolené pomocí TFX lze nasadit na různé servisní platformy, jako je TensorFlow Serving nebo TensorFlow Lite, což usnadňuje integraci modelů do produkčních systémů a poskytování předpovědí ve velkém měřítku.
TensorFlow Extended (TFX) je výkonná platforma, která zjednodušuje proces nasazení a správy modelů strojového učení ve výrobě. Jeho úložiště Metadata poskytuje funkce pro správu verzí, sledování rodokmenu, ověřování modelu a automatizovanou orchestraci kanálu. Využitím TFX mohou organizace zajistit spolehlivost, škálovatelnost a udržovatelnost svých systémů 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