TensorFlow Extended (TFX) er en kraftfuld open source-platform designet til at lette udviklingen og implementeringen af maskinlæringsmodeller (ML) i produktionsmiljøer. Det giver et omfattende sæt værktøjer og biblioteker, der muliggør konstruktion af ende-til-ende ML-pipelines. Disse pipelines består af flere adskilte faser, der hver tjener et specifikt formål og bidrager til den overordnede succes for ML-workflowet. I dette svar vil vi udforske de forskellige faser af ML-pipelinen i TFX.
1. Dataindtagelse:
Den første fase af ML-pipelinen involverer indlæsning af data fra forskellige kilder og transformation til et format, der er egnet til ML-opgaver. TFX leverer komponenter som EksempelGen, som læser data fra forskellige kilder som CSV-filer eller databaser og konverterer dem til TensorFlows eksempelformat. Denne fase giver mulighed for udtrækning, validering og forbehandling af de data, der kræves til efterfølgende faser.
2. Datavalidering:
Når først dataene er indtaget, involverer den næste fase datavalidering for at sikre deres kvalitet og konsistens. TFX leverer StatisticsGen-komponenten, som beregner opsummerende statistik over dataene, og SchemaGen-komponenten, som udleder et skema baseret på statistikken. Disse komponenter hjælper med at identificere uregelmæssigheder, manglende værdier og uoverensstemmelser i dataene, hvilket gør det muligt for dataingeniører og ML-praktiserende at træffe passende handlinger.
3. Datatransformation:
Efter datavalidering går ML-pipelinen videre til datatransformationsfasen. TFX tilbyder Transform-komponenten, som anvender feature engineering-teknikker, såsom normalisering, one-hot-kodning og feature-krydsning, på dataene. Denne fase spiller en afgørende rolle i forberedelsen af data til modeltræning, da den hjælper med at forbedre modellens ydeevne og generaliseringsevner.
4. Modeltræning:
Modeltræningsfasen involverer træning af ML-modeller ved hjælp af de transformerede data. TFX leverer Trainer-komponenten, som udnytter TensorFlows kraftfulde træningsfunktioner til at træne modeller på distribuerede systemer eller GPU'er. Denne komponent giver mulighed for tilpasning af træningsparametre, modelarkitekturer og optimeringsalgoritmer, hvilket gør det muligt for ML-udøvere at eksperimentere og iterere på deres modeller effektivt.
5. Modelevaluering:
Når modellerne er trænet, er næste fase modelevaluering. TFX leverer Evaluator-komponenten, som vurderer ydeevnen af de trænede modeller ved hjælp af evalueringsmetrikker såsom nøjagtighed, præcision, genkaldelse og F1-score. Denne fase hjælper med at identificere potentielle problemer med modellerne og giver indsigt i deres adfærd på usete data.
6. Modelvalidering:
Efter modelevaluering går ML-pipelinen videre til modelvalidering. TFX tilbyder ModelValidator-komponenten, som validerer de trænede modeller mod det tidligere udledte skema. Denne fase sikrer, at modellerne overholder dataens forventede format og hjælper med at opdage problemer såsom datadrift eller skemaudvikling.
7. Modelimplementering:
Den sidste fase af ML-pipelinen involverer implementering af de trænede modeller i produktionsmiljøer. TFX leverer Pusher-komponenten, som eksporterer de trænede modeller og tilhørende artefakter til et serveringssystem, såsom TensorFlow Serving eller TensorFlow Lite. Denne fase muliggør integration af ML-modeller i applikationer, hvilket giver dem mulighed for at forudsige nye data.
ML-pipelinen i TFX består af flere faser, herunder dataindtagelse, datavalidering, datatransformation, modeltræning, modelevaluering, modelvalidering og modelimplementering. Hver fase bidrager til den overordnede succes for ML-workflowet ved at sikre datakvalitet, aktivere funktionsteknologi, træne nøjagtige modeller, evaluere deres ydeevne og implementere dem i produktionsmiljøer.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hvordan kan man bruge et indlejringslag til automatisk at tildele korrekte akser til et plot af repræsentation af ord som vektorer?
- Hvad er formålet med maksimal pooling i et CNN?
- Hvordan anvendes funktionsudtrækningsprocessen i et konvolutionelt neuralt netværk (CNN) til billedgenkendelse?
- Er det nødvendigt at bruge en asynkron indlæringsfunktion til maskinlæringsmodeller, der kører i TensorFlow.js?
- Hvad er TensorFlow Keras Tokenizer API's maksimale antal ord parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API bruges til at finde de mest hyppige ord?
- Hvad er TOCO?
- Hvad er forholdet mellem et antal epoker i en maskinlæringsmodel og nøjagtigheden af forudsigelse ved at køre modellen?
- Producerer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning af TensorFlow et udvidet træningsdatasæt baseret på naturlige grafdata?
- Hvad er pack neighbours API i Neural Structured Learning af TensorFlow?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals