Die TensorFlow Extended (TFX) is 'n kragtige oopbronplatform wat ontwerp is om die ontwikkeling en ontplooiing van masjienleermodelle (ML) in produksieomgewings te fasiliteer. Dit bied 'n omvattende stel gereedskap en biblioteke wat die konstruksie van end-tot-end ML-pyplyne moontlik maak. Hierdie pyplyne bestaan uit verskeie afsonderlike fases, wat elkeen 'n spesifieke doel dien en bydra tot die algehele sukses van die ML-werkvloei. In hierdie antwoord sal ons die verskillende fases van die ML-pyplyn in TFX ondersoek.
1. Data-inname:
Die eerste fase van die ML-pyplyn behels die inname van die data uit verskeie bronne en die transformasie daarvan in 'n formaat wat geskik is vir ML-take. TFX verskaf komponente soos die ExampleGen, wat data van verskillende bronne soos CSV-lêers of databasisse lees, en dit omskakel na TensorFlow se Voorbeeld-formaat. Hierdie fase maak voorsiening vir die onttrekking, validering en voorafverwerking van die data wat benodig word vir daaropvolgende stadiums.
2. Datavalidering:
Sodra die data ingeneem is, behels die volgende fase datavalidering om die kwaliteit en konsekwentheid daarvan te verseker. TFX verskaf die StatisticsGen-komponent, wat opsommende statistieke van die data bereken, en die SchemaGen-komponent, wat 'n skema gebaseer op die statistieke aflei. Hierdie komponente help om anomalieë, ontbrekende waardes en teenstrydighede in die data te identifiseer, wat data-ingenieurs en ML-praktisyns in staat stel om toepaslike stappe te neem.
3. Datatransformasie:
Na datavalidering beweeg die ML-pyplyn aan na die datatransformasiefase. TFX bied die Transform-komponent, wat kenmerk-ingenieurstegnieke, soos normalisering, eenwarm-enkodering en kenmerkkruising, op die data toepas. Hierdie fase speel 'n deurslaggewende rol in die voorbereiding van die data vir modelopleiding, aangesien dit help om die model se prestasie- en veralgemeningsvermoëns te verbeter.
4. Modelopleiding:
Die modelopleidingsfase behels die opleiding van ML-modelle deur die getransformeerde data te gebruik. TFX verskaf die Trainer-komponent, wat TensorFlow se kragtige opleidingsvermoëns benut om modelle op verspreide stelsels of GPU's op te lei. Hierdie komponent maak voorsiening vir die aanpassing van opleidingsparameters, modelargitekture en optimeringsalgoritmes, wat ML-praktisyns in staat stel om hul modelle effektief te eksperimenteer en te herhaal.
5. Model-evaluering:
Sodra die modelle opgelei is, is die volgende fase model-evaluering. TFX verskaf die Evaluator-komponent, wat die prestasie van die opgeleide modelle beoordeel deur gebruik te maak van evalueringsmetrieke soos akkuraatheid, akkuraatheid, herroeping en F1-telling. Hierdie fase help om potensiële probleme met die modelle te identifiseer en bied insigte in hul gedrag op onsigbare data.
6. Modelvalidering:
Na modelevaluering beweeg die ML-pyplyn na modelvalidering. TFX bied die ModelValidator-komponent, wat die opgeleide modelle teen die voorheen afgelei skema bekragtig. Hierdie fase verseker dat die modelle by die data se verwagte formaat hou en help om kwessies soos dataverskuiwing of skema-evolusie op te spoor.
7. Modelontplooiing:
Die finale fase van die ML-pyplyn behels die ontplooiing van die opgeleide modelle in produksie-omgewings. TFX verskaf die Pusher-komponent, wat die opgeleide modelle en gepaardgaande artefakte uitvoer na 'n bedieningstelsel, soos TensorFlow Serving of TensorFlow Lite. Hierdie fase maak die integrasie van ML-modelle in toepassings moontlik, wat hulle in staat stel om voorspellings oor nuwe data te maak.
Die ML-pyplyn in TFX bestaan uit verskeie fases, insluitend data-inname, datavalidering, datatransformasie, modelopleiding, modelevaluering, modelvalidering en modelontplooiing. Elke fase dra by tot die algehele sukses van die ML-werkvloei deur datakwaliteit te verseker, kenmerk-ingenieurswese moontlik te maak, akkurate modelle op te lei, hul werkverrigting te evalueer en dit in produksie-omgewings te ontplooi.
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