TensorFlow Extended (TFX) er en kraftig åpen kildekode-plattform designet for å lette utviklingen og distribusjonen av maskinlæringsmodeller (ML) i produksjonsmiljøer. Den gir et omfattende sett med verktøy og biblioteker som muliggjør konstruksjon av ende-til-ende ML-rørledninger. Disse rørledningene består av flere distinkte faser, som hver tjener et spesifikt formål og bidrar til den generelle suksessen til ML-arbeidsflyten. I dette svaret vil vi utforske de forskjellige fasene av ML-rørledningen i TFX.
1. Datainntak:
Den første fasen av ML-pipelinen innebærer å innta data fra ulike kilder og transformere dem til et format som passer for ML-oppgaver. TFX gir komponenter som EksempelGen, som leser data fra forskjellige kilder som CSV-filer eller databaser, og konverterer dem til TensorFlows eksempelformat. Denne fasen gir mulighet for utvinning, validering og forbehandling av dataene som kreves for påfølgende stadier.
2. Datavalidering:
Når dataene er inntatt, involverer neste fase datavalidering for å sikre kvaliteten og konsistensen. TFX gir StatisticsGen-komponenten, som beregner sammendragsstatistikk av dataene, og SchemaGen-komponenten, som utleder et skjema basert på statistikken. Disse komponentene hjelper til med å identifisere uregelmessigheter, manglende verdier og inkonsekvenser i dataene, noe som gjør det mulig for dataingeniører og ML-utøvere å iverksette passende handlinger.
3. Datatransformasjon:
Etter datavalidering går ML-rørledningen videre til datatransformasjonsfasen. TFX tilbyr Transform-komponenten, som bruker funksjonsteknikker, som normalisering, one-hot-koding og funksjonskryss, på dataene. Denne fasen spiller en avgjørende rolle i å forberede dataene for modelltrening, da den hjelper til med å forbedre modellens ytelse og generaliseringsevner.
4. Modellopplæring:
Modelltreningsfasen involverer opplæring av ML-modeller ved å bruke de transformerte dataene. TFX gir Trainer-komponenten, som utnytter TensorFlows kraftige treningsevner for å trene modeller på distribuerte systemer eller GPUer. Denne komponenten gjør det mulig å tilpasse treningsparametere, modellarkitekturer og optimaliseringsalgoritmer, noe som gjør det mulig for ML-utøvere å eksperimentere og iterere på modellene sine effektivt.
5. Modellevaluering:
Når modellene er opplært, er neste fase modellevaluering. TFX leverer Evaluator-komponenten, som vurderer ytelsen til de trente modellene ved å bruke evalueringsmålinger som nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling og F1-score. Denne fasen hjelper til med å identifisere potensielle problemer med modellene og gir innsikt i deres oppførsel på usett data.
6. Modellvalidering:
Etter modellevaluering går ML-rørledningen videre til modellvalidering. TFX tilbyr ModelValidator-komponenten, som validerer de trente modellene mot det tidligere antatte skjemaet. Denne fasen sikrer at modellene holder seg til dataens forventede format og hjelper til med å oppdage problemer som datadrift eller skjemautvikling.
7. Modellimplementering:
Den siste fasen av ML-rørledningen innebærer å distribuere de trente modellene i produksjonsmiljøer. TFX leverer Pusher-komponenten, som eksporterer de trente modellene og tilhørende artefakter til et serveringssystem, for eksempel TensorFlow Serving eller TensorFlow Lite. Denne fasen muliggjør integrering av ML-modeller i applikasjoner, slik at de kan forutsi nye data.
ML-pipelinen i TFX består av flere faser, inkludert datainntak, datavalidering, datatransformasjon, modelltrening, modellevaluering, modellvalidering og modellimplementering. Hver fase bidrar til den generelle suksessen til ML-arbeidsflyten ved å sikre datakvalitet, aktivere funksjonsutvikling, trene nøyaktige modeller, evaluere ytelsen deres og distribuere dem i produksjonsmiljøer.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hvordan kan man bruke et innebygd lag til å automatisk tildele riktige akser for et plott av representasjon av ord som vektorer?
- Hva er hensikten med maksimal pooling i et CNN?
- Hvordan brukes funksjonsutvinningsprosessen i et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) på bildegjenkjenning?
- Er det nødvendig å bruke en asynkron læringsfunksjon for maskinlæringsmodeller som kjører i TensorFlow.js?
- Hva er TensorFlow Keras Tokenizer API-parameteren for maksimalt antall ord?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API brukes til å finne de vanligste ordene?
- Hva er TOCO?
- Hva er forholdet mellom en rekke epoker i en maskinlæringsmodell og nøyaktigheten av prediksjon fra å kjøre modellen?
- Produserer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning av TensorFlow et utvidet treningsdatasett basert på naturlige grafdata?
- Hva er Pack Neighbors API i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals