TFX, kuris reiškia TensorFlow Extended, yra visapusiška platforma, skirta gamybai paruoštiems mašininio mokymosi vamzdynams kurti. Jame pateikiamas įrankių ir komponentų rinkinys, palengvinantis keičiamo dydžio ir patikimų mašininio mokymosi sistemų kūrimą ir diegimą. TFX sukurta siekiant išspręsti mašininio mokymosi vamzdynų valdymo ir optimizavimo iššūkius, leidžiančius duomenų mokslininkams ir inžinieriams sutelkti dėmesį į modelių kūrimą ir kartojimą, o ne spręsti infrastruktūros ir duomenų valdymo sudėtingumą.
TFX suskirsto mašininio mokymosi dujotiekį į kelis horizontalius sluoksnius, kurių kiekvienas atlieka konkretų tikslą visoje darbo eigoje. Šie sluoksniai veikia kartu, kad užtikrintų sklandų duomenų ir modelių artefaktų srautą, taip pat efektyvų dujotiekio vykdymą. Išnagrinėkime skirtingus TFX sluoksnius, skirtus vamzdynų valdymui ir optimizavimui:
1. Duomenų gavimas ir patvirtinimas:
Šis sluoksnis yra atsakingas už neapdorotų duomenų iš įvairių šaltinių, pvz., failų, duomenų bazių ar srautinio perdavimo sistemų, gavimą. TFX teikia tokius įrankius kaip „TensorFlow Data Validation“ (TFDV) duomenų patvirtinimui ir statistikos generavimui. TFDV padeda nustatyti anomalijas, trūkstamas reikšmes ir duomenų dreifus, užtikrinant įvesties duomenų kokybę ir nuoseklumą.
2. Išankstinis duomenų apdorojimas:
Šiame lygmenyje TFX siūlo TensorFlow Transform (TFT), kad atliktų išankstinį duomenų apdorojimą ir funkcijų inžineriją. TFT leidžia vartotojams apibrėžti įvesties duomenų transformacijas, tokias kaip mastelio keitimas, normalizavimas, vienkartinis kodavimas ir kt. Šios transformacijos nuosekliai taikomos tiek mokymo, tiek aptarnavimo metu, užtikrinant duomenų nuoseklumą ir sumažinant duomenų iškraipymo riziką.
3. Modelių mokymas:
TFX šiame lygmenyje išnaudoja galingas TensorFlow treniruočių galimybes. Vartotojai gali apibrėžti ir mokyti savo mašininio mokymosi modelius naudodami „TensorFlow“ aukšto lygio API arba tinkintą „TensorFlow“ kodą. TFX teikia tokius įrankius kaip TensorFlow modelio analizė (TFMA), kad įvertintų ir patvirtintų parengtus modelius naudojant metriką, vizualizacijas ir pjaustymo metodus. TFMA padeda įvertinti modelio veikimą ir nustatyti galimas problemas ar paklaidas.
4. Modelio patvirtinimas ir įvertinimas:
Šiame lygmenyje pagrindinis dėmesys skiriamas apmokytų modelių patvirtinimui ir įvertinimui. TFX teikia TensorFlow duomenų patvirtinimo (TFDV) ir TensorFlow modelio analizę (TFMA), kad atliktų išsamų modelio patvirtinimą ir įvertinimą. TFDV padeda patvirtinti įvesties duomenis pagal lūkesčius, apibrėžtus duomenų gavimo fazės metu, o TFMA leidžia vartotojams įvertinti modelio našumą pagal iš anksto nustatytas metrikas ir dalis.
5. Modelio diegimas:
TFX palaiko modelio diegimą įvairiose aplinkose, įskaitant TensorFlow Serving, TensorFlow Lite ir TensorFlow.js. „TensorFlow Serving“ leidžia vartotojams teikti savo modelius kaip keičiamo dydžio ir efektyvias žiniatinklio paslaugas, o „TensorFlow Lite“ ir „TensorFlow.js“ įgalina diegimą atitinkamai mobiliosiose ir žiniatinklio platformose. TFX suteikia įrankius ir priemones, skirtas lengvai supakuoti ir įdiegti mokomus modelius.
6. Orkestravimas ir darbo eigos valdymas:
TFX integruojamas su darbo eigos valdymo sistemomis, tokiomis kaip „Apache Airflow“ ir „Kubeflow Pipelines“, kad būtų galima organizuoti ir valdyti visą mašininio mokymosi dujotiekį. Šios sistemos suteikia planavimo, stebėjimo ir klaidų valdymo galimybes, užtikrinančias patikimą dujotiekio vykdymą.
Suskirstęs dujotiekį į šiuos horizontalius sluoksnius, TFX leidžia duomenų mokslininkams ir inžinieriams efektyviai kurti ir optimizuoti mašininio mokymosi sistemas. Tai struktūrizuotas ir keičiamo dydžio metodas, skirtas valdyti sudėtingus duomenų gavimo, išankstinio apdorojimo, modelio mokymo, patvirtinimo, vertinimo ir diegimo sudėtingumus. Naudodami TFX, vartotojai gali sutelkti dėmesį į aukštos kokybės modelių kūrimą ir vertės teikimą savo organizacijoms.
Dujotiekio valdymo ir optimizavimo TFX apima horizontalius sluoksnius, skirtus duomenų gavimui ir patvirtinimui, išankstiniam duomenų apdorojimui, modelio mokymui, modelio patvirtinimui ir įvertinimui, modelio diegimui ir orkestravimo bei darbo eigos valdymui. Šie sluoksniai veikia kartu, kad supaprastintų mašininio mokymosi vamzdynų kūrimą ir diegimą, kad duomenų mokslininkai ir inžinieriai galėtų sukurti keičiamo dydžio ir patikimas mašininio mokymosi sistemas.
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