TFX, som står for TensorFlow Extended, er en omfattende end-to-end platform til at bygge produktionsklare machine learning pipelines. Det giver et sæt værktøjer og komponenter, der letter udviklingen og implementeringen af skalerbare og pålidelige maskinlæringssystemer. TFX er designet til at løse udfordringerne ved at administrere og optimere maskinlæringspipelines, hvilket gør det muligt for datavidenskabsfolk og ingeniører at fokusere på at bygge og iterere på modeller i stedet for at håndtere kompleksiteten af infrastruktur og datastyring.
TFX organiserer maskinlæringspipelinen i flere vandrette lag, der hver tjener et specifikt formål i den overordnede arbejdsgang. Disse lag arbejder sammen for at sikre en jævn strøm af data og modelartefakter samt en effektiv udførelse af pipelinen. Lad os udforske de forskellige lag i TFX til pipelinestyring og optimering:
1. Dataindtagelse og validering:
Dette lag er ansvarlig for at indtage rådata fra forskellige kilder, såsom filer, databaser eller streamingsystemer. TFX leverer værktøjer som TensorFlow Data Validation (TFDV) til at udføre datavalidering og statistikgenerering. TFDV hjælper med at identificere uregelmæssigheder, manglende værdier og datadrift, hvilket sikrer kvaliteten og konsistensen af inputdataene.
2. Dataforbehandling:
I dette lag tilbyder TFX TensorFlow Transform (TFT) til at udføre dataforbehandling og feature engineering. TFT giver brugerne mulighed for at definere transformationer på inputdata, såsom skalering, normalisering, one-hot-kodning og mere. Disse transformationer anvendes konsekvent under både træning og servering, hvilket sikrer datakonsistens og reducerer risikoen for dataskævhed.
3. Modeltræning:
TFX udnytter TensorFlows kraftfulde træningsevner i dette lag. Brugere kan definere og træne deres maskinlæringsmodeller ved hjælp af TensorFlows API'er på højt niveau eller tilpasset TensorFlow-kode. TFX leverer værktøjer som TensorFlow Model Analysis (TFMA) til at evaluere og validere de trænede modeller ved hjælp af metrikker, visualiseringer og udskæringsteknikker. TFMA hjælper med at vurdere modellens ydeevne og identificere potentielle problemer eller skævheder.
4. Modelvalidering og -evaluering:
Dette lag fokuserer på at validere og evaluere de trænede modeller. TFX leverer TensorFlow Data Validation (TFDV) og TensorFlow Model Analysis (TFMA) til at udføre omfattende modelvalidering og -evaluering. TFDV hjælper med at validere inputdataene i forhold til de forventninger, der er defineret under dataindtagelsesfasen, mens TFMA gør det muligt for brugerne at evaluere modellens ydeevne i forhold til foruddefinerede metrics og udsnit.
5. Modelimplementering:
TFX understøtter modelimplementering i forskellige miljøer, herunder TensorFlow Serving, TensorFlow Lite og TensorFlow.js. TensorFlow Serving giver brugerne mulighed for at betjene deres modeller som skalerbare og effektive webtjenester, mens TensorFlow Lite og TensorFlow.js muliggør implementering på henholdsvis mobil- og webplatforme. TFX leverer værktøjer og hjælpeprogrammer til at pakke og implementere de trænede modeller med lethed.
6. Orkestrering og Workflow Management:
TFX integreres med workflow-styringssystemer, såsom Apache Airflow og Kubeflow Pipelines, for at orkestrere og administrere hele maskinlæringspipeline. Disse systemer giver mulighed for planlægning, overvågning og fejlhåndtering, hvilket sikrer pålidelig udførelse af pipelinen.
Ved at organisere pipelinen i disse horisontale lag gør TFX det muligt for datavidenskabsfolk og ingeniører at udvikle og optimere maskinlæringssystemer effektivt. Det giver en struktureret og skalerbar tilgang til at styre kompleksiteten af dataindtagelse, forbehandling, modeltræning, validering, evaluering og implementering. Med TFX kan brugerne fokusere på at bygge højkvalitetsmodeller og levere værdi til deres organisationer.
TFX til pipeline-styring og -optimering inkluderer horisontale lag til dataindtagelse og -validering, dataforbehandling, modeltræning, modelvalidering og -evaluering, modelimplementering og orkestrering og workflow-styring. Disse lag arbejder sammen om at strømline udviklingen og implementeringen af maskinlæringspipelines, hvilket gør det muligt for datavidenskabsfolk og ingeniører at bygge skalerbare og pålidelige maskinlæringssystemer.
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