„TensorFlow Extended“ (TFX) yra galinga atvirojo kodo platforma, skirta palengvinti mašininio mokymosi (ML) modelių kūrimą ir diegimą gamybinėse aplinkose. Jame pateikiamas išsamus įrankių ir bibliotekų rinkinys, leidžiantis sukurti galutinius ML vamzdynus. Šie dujotiekiai susideda iš kelių skirtingų etapų, kurių kiekvienas tarnauja tam tikram tikslui ir prisideda prie bendros ML darbo eigos sėkmės. Šiame atsakyme išnagrinėsime skirtingus ML dujotiekio etapus TFX.
1. Duomenų įvedimas:
Pirmajame ML dujotiekio etape gaunami duomenys iš įvairių šaltinių ir paverčiami formatu, tinkamu ML užduotims. TFX pateikia tokius komponentus kaip „ExampleGen“, kuris nuskaito duomenis iš įvairių šaltinių, pvz., CSV failų ar duomenų bazių, ir konvertuoja juos į „TensorFlow“ pavyzdžio formatą. Šis etapas leidžia išgauti, patvirtinti ir iš anksto apdoroti duomenis, reikalingus tolesniems etapams.
2. Duomenų patvirtinimas:
Kai duomenys yra įsisavinami, kitas etapas apima duomenų patvirtinimą, siekiant užtikrinti jų kokybę ir nuoseklumą. TFX pateikia komponentą StatisticsGen, kuris apskaičiuoja suvestinę duomenų statistiką, ir SchemaGen komponentą, kuris pagal statistiką nustato schemą. Šie komponentai padeda nustatyti anomalijas, trūkstamas reikšmes ir duomenų neatitikimus, todėl duomenų inžinieriai ir ML specialistai gali imtis atitinkamų veiksmų.
3. Duomenų transformavimas:
Patvirtinus duomenis, ML konvejeris pereina į duomenų transformavimo fazę. TFX siūlo transformavimo komponentą, kuris duomenims taiko funkcijų inžinerijos metodus, tokius kaip normalizavimas, vienkartinis kodavimas ir funkcijų kirtimas. Šis etapas vaidina lemiamą vaidmenį rengiant duomenis modelio mokymui, nes padeda pagerinti modelio veikimą ir apibendrinimo galimybes.
4. Modelių mokymas:
Modelio mokymo fazė apima ML modelių mokymą naudojant transformuotus duomenis. TFX suteikia „Trainer“ komponentą, kuris išnaudoja galingas „TensorFlow“ mokymo galimybes, kad būtų galima treniruoti modelius paskirstytose sistemose arba GPU. Šis komponentas leidžia tinkinti mokymo parametrus, modelių architektūrą ir optimizavimo algoritmus, leidžiančius ML praktikams efektyviai eksperimentuoti ir kartoti savo modelius.
5. Modelio įvertinimas:
Kai modeliai yra apmokyti, kitas etapas yra modelio įvertinimas. TFX suteikia vertintojo komponentą, kuris įvertina apmokytų modelių našumą naudodamas vertinimo metriką, pvz., tikslumą, tikslumą, atšaukimą ir F1 balą. Šis etapas padeda nustatyti galimas problemas, susijusias su modeliais, ir suteikia įžvalgų apie jų elgesį su nematytais duomenimis.
6. Modelio patvirtinimas:
Po modelio įvertinimo ML konvejeris pereina prie modelio patvirtinimo. TFX siūlo ModelValidator komponentą, kuris patvirtina parengtus modelius pagal anksčiau numanomą schemą. Ši fazė užtikrina, kad modeliai atitiktų numatytą duomenų formatą ir padeda aptikti tokias problemas kaip duomenų nukrypimas arba schemos raida.
7. Modelio diegimas:
Paskutinis ML dujotiekio etapas apima apmokytų modelių diegimą gamybos aplinkoje. TFX teikia „Pusher“ komponentą, kuris eksportuoja parengtus modelius ir susijusius artefaktus į aptarnavimo sistemą, pvz., „TensorFlow Serving“ arba „TensorFlow Lite“. Šis etapas leidžia integruoti ML modelius į programas, leidžiančias jiems prognozuoti naujus duomenis.
ML dujotiekis TFX susideda iš kelių etapų, įskaitant duomenų gavimą, duomenų patvirtinimą, duomenų transformavimą, modelio mokymą, modelio įvertinimą, modelio patvirtinimą ir modelio diegimą. Kiekvienas etapas prisideda prie bendros ML darbo eigos sėkmės užtikrinant duomenų kokybę, įgalinant funkcijų inžineriją, mokant tikslius modelius, įvertinant jų veikimą ir įdiegiant juos gamybos aplinkoje.
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