TFX, wat staan vir TensorFlow Extended, is 'n omvattende end-tot-end platform vir die bou van produksie-gereed masjienleer pyplyne. Dit bied 'n stel gereedskap en komponente wat die ontwikkeling en implementering van skaalbare en betroubare masjienleerstelsels fasiliteer. TFX is ontwerp om die uitdagings van die bestuur en optimalisering van masjienleerpyplyne aan te spreek, wat datawetenskaplikes en ingenieurs in staat stel om te fokus op die bou en herhaling van modelle eerder as om die kompleksiteit van infrastruktuur en databestuur te hanteer.
TFX organiseer die masjienleerpyplyn in verskeie horisontale lae, wat elkeen 'n spesifieke doel in die algehele werkvloei dien. Hierdie lae werk saam om die gladde vloei van data en modelartefakte te verseker, sowel as die doeltreffende uitvoering van die pyplyn. Kom ons ondersoek die verskillende lae in TFX vir pyplynbestuur en optimalisering:
1. Data-inname en validering:
Hierdie laag is verantwoordelik vir die inname van rou data vanaf verskeie bronne, soos lêers, databasisse of stroomstelsels. TFX bied gereedskap soos TensorFlow Data Validation (TFDV) om datavalidering en statistiekgenerering uit te voer. TFDV help om afwykings, ontbrekende waardes en dataverskuiwing te identifiseer, om die kwaliteit en konsekwentheid van die insetdata te verseker.
2. Datavoorverwerking:
In hierdie laag bied TFX TensorFlow Transform (TFT) om datavoorverwerking en kenmerkingenieurswese uit te voer. TFT laat gebruikers toe om transformasies op invoerdata te definieer, soos skaal, normalisering, een-warm enkodering, en meer. Hierdie transformasies word konsekwent toegepas tydens beide opleiding en bediening, wat datakonsekwentheid verseker en die risiko van dataskeefheid verminder.
3. Modelopleiding:
TFX maak gebruik van TensorFlow se kragtige opleidingsvermoëns in hierdie laag. Gebruikers kan hul masjienleermodelle definieer en oplei deur TensorFlow se hoëvlak-API's of pasgemaakte TensorFlow-kode te gebruik. TFX bied gereedskap soos TensorFlow Model Analysis (TFMA) om die opgeleide modelle te evalueer en te valideer deur metrieke, visualiserings en snytegnieke te gebruik. TFMA help om die model se prestasie te assesseer en potensiële probleme of vooroordele te identifiseer.
4. Modelvalidering en -evaluering:
Hierdie laag fokus op die validering en evaluering van die opgeleide modelle. TFX verskaf TensorFlow Data Validation (TFDV) en TensorFlow Model Analysis (TFMA) om omvattende model validering en evaluering uit te voer. TFDV help om die insetdata te bekragtig teen die verwagtinge wat tydens die data-innamefase gedefinieer is, terwyl TFMA gebruikers in staat stel om die model se prestasie te evalueer teen voorafbepaalde maatstawwe en skywe.
5. Modelontplooiing:
TFX ondersteun modelontplooiing in verskeie omgewings, insluitend TensorFlow Serving, TensorFlow Lite en TensorFlow.js. TensorFlow Serving stel gebruikers in staat om hul modelle as skaalbare en doeltreffende webdienste te bedien, terwyl TensorFlow Lite en TensorFlow.js onderskeidelik ontplooiing op mobiele en webplatforms moontlik maak. TFX bied gereedskap en hulpmiddels om die opgeleide modelle met gemak te verpak en te ontplooi.
6. Orkestrasie en werkvloeibestuur:
TFX integreer met werkvloeibestuurstelsels, soos Apache Airflow en Kubeflow Pipelines, om die hele masjienleerpyplyn te orkestreer en te bestuur. Hierdie stelsels bied vermoëns vir skedulering, monitering en fouthantering, wat die betroubare uitvoering van die pyplyn verseker.
Deur die pyplyn in hierdie horisontale lae te organiseer, stel TFX datawetenskaplikes en ingenieurs in staat om masjienleerstelsels doeltreffend te ontwikkel en te optimaliseer. Dit bied 'n gestruktureerde en skaalbare benadering om die kompleksiteit van data-inname, voorverwerking, modelopleiding, validering, evaluering en ontplooiing te bestuur. Met TFX kan gebruikers fokus op die bou van hoë-gehalte modelle en die lewering van waarde aan hul organisasies.
TFX vir pyplynbestuur en -optimalisering sluit horisontale lae in vir data-inname en -validering, datavoorverwerking, modelopleiding, modelvalidering en -evaluering, modelontplooiing en orkestrasie- en werkvloeibestuur. Hierdie lae werk saam om die ontwikkeling en ontplooiing van masjienleerpyplyne te stroomlyn, wat datawetenskaplikes en ingenieurs in staat stel om skaalbare en betroubare masjienleerstelsels te bou.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hoe kan 'n mens 'n inbeddingslaag gebruik om outomaties behoorlike asse toe te ken vir 'n plot van voorstelling van woorde as vektore?
- Wat is die doel van maksimum poel in 'n CNN?
- Hoe word die kenmerk-onttrekkingsproses in 'n konvolusionele neurale netwerk (CNN) toegepas op beeldherkenning?
- Is dit nodig om 'n asynchrone leerfunksie te gebruik vir masjienleermodelle wat in TensorFlow.js loop?
- Wat is die TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum aantal woorde parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API gebruik word om die mees algemene woorde te vind?
- Wat is TOCO?
- Wat is die verwantskap tussen 'n aantal tydperke in 'n masjienleermodel en die akkuraatheid van voorspelling van die loop van die model?
- Produseer die pakket bure API in Neural Structured Learning van TensorFlow 'n uitgebreide opleidingsdatastel gebaseer op natuurlike grafiekdata?
- Wat is die pakket bure API in neurale gestruktureerde leer van TensorFlow?
Sien meer vrae en antwoorde in EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals