„TensorFlow Extended“ (TFX) yra galinga atvirojo kodo platforma, sukurta „Google“, skirta mašininio mokymosi modeliams diegti ir valdyti gamybinėse aplinkose. Jame pateikiamas išsamus įrankių ir bibliotekų rinkinys, padedantis supaprastinti mašininio mokymosi darbo eigą – nuo duomenų gavimo ir išankstinio apdorojimo iki modelio mokymo ir aptarnavimo. TFX yra specialiai sukurta siekiant spręsti iššūkius, su kuriais susiduriama pereinant nuo kūrimo ir eksperimentavimo etapo prie mašininio mokymosi modelių diegimo ir priežiūros dideliu mastu.
Vienas iš pagrindinių TFX komponentų yra metaduomenų saugykla. Metaduomenų saugykla yra centralizuota saugykla, kurioje saugomi metaduomenys apie įvairius artefaktus ir vykdymus, susijusius su mašininio mokymosi procese. Jis veikia kaip informacijos katalogas, fiksuojantis tokias detales kaip mokymui naudojami duomenys, taikomi išankstinio apdorojimo žingsniai, modelio architektūra, hiperparametrai ir vertinimo metrika. Šie metaduomenys suteikia vertingų įžvalgų apie visą mašininio mokymosi dujotiekį ir suteikia galimybę atkurti, tikrinti ir bendradarbiauti.
TFX naudoja metaduomenų saugyklą, kad įgalintų keletą svarbių galimybių, skirtų mašininio mokymosi modeliams pradėti gaminti. Pirma, jis įgalina versijų kūrimą ir linijos stebėjimą, leidžiantį vartotojams atsekti modelio kilmę ir suprasti duomenis bei transformacijas, kurios prisidėjo prie jo sukūrimo. Tai labai svarbu siekiant išlaikyti skaidrumą ir užtikrinti modelių patikimumą gamyboje.
Antra, TFX palengvina modelio patvirtinimą ir įvertinimą. Metaduomenų saugykloje saugoma vertinimo metrika, kurią galima naudoti norint stebėti modelio veikimą laikui bėgant ir priimti pagrįstus sprendimus dėl modelio perkvalifikavimo ar diegimo. Lygindamos skirtingų modelių našumą, organizacijos gali nuolat kartoti ir tobulinti savo mašininio mokymosi sistemas.
Be to, TFX įgalina automatizuotą vamzdynų orkestravimą ir diegimą. Naudodami TFX vartotojai gali apibrėžti ir vykdyti visapusiškus mašininio mokymosi dujotiekius, apimančius duomenų gavimą, išankstinį apdorojimą, modelio mokymą ir aptarnavimą. Metaduomenų saugykla padeda valdyti šiuos dujotiekius, nes stebi vykdymo būseną ir priklausomybes tarp dujotiekio komponentų. Tai leidžia efektyviai ir automatizuotai diegti modelį, sumažinti klaidų riziką ir užtikrinti nuoseklų bei patikimą diegimą.
TFX taip pat palaiko modelio aptarnavimą ir išvedžiojimą per savo aptarnavimo infrastruktūrą. Modeliai, apmokyti naudojant TFX, gali būti naudojami įvairiose aptarnavimo platformose, pvz., „TensorFlow Serving“ arba „TensorFlow Lite“, todėl modelius lengva integruoti į gamybos sistemas ir teikti prognozes dideliu mastu.
TensorFlow Extended (TFX) yra galinga platforma, supaprastinanti mašininio mokymosi modelių diegimo ir valdymo gamyboje procesą. Jo metaduomenų saugykla suteikia versijų kūrimo, linijos stebėjimo, modelio patvirtinimo ir automatizuoto vamzdyno orkestravimo galimybes. Naudodamos TFX, organizacijos gali užtikrinti savo mašininio mokymosi sistemų patikimumą, mastelį ir techninę priežiūrą.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai:
- Kaip galima naudoti įterpimo sluoksnį, kad automatiškai priskirtų tinkamas ašis žodžių, kaip vektorių, vaizdavimo diagramai?
- Koks yra maksimalaus telkimo tikslas CNN?
- Kaip funkcijų ištraukimo procesas konvoliuciniame neuroniniame tinkle (CNN) taikomas vaizdo atpažinimui?
- Ar TensorFlow.js veikiantiems mašininio mokymosi modeliams būtina naudoti asinchroninio mokymosi funkciją?
- Koks yra TensorFlow Keras Tokenizer API maksimalaus žodžių skaičiaus parametras?
- Ar TensorFlow Keras Tokenizer API galima naudoti ieškant dažniausiai pasitaikančių žodžių?
- Kas yra TOCO?
- Koks ryšys tarp kelių mašininio mokymosi modelio epochų ir modelio veikimo prognozės tikslumo?
- Ar „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API sukuria papildytą mokymo duomenų rinkinį, pagrįstą natūraliais grafiko duomenimis?
- Kas yra „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals