TFX, som står for TensorFlow Extended, er en omfattende ende-til-ende-plattform for å bygge produksjonsklare maskinlæringspipelines. Den gir et sett med verktøy og komponenter som letter utviklingen og distribusjonen av skalerbare og pålitelige maskinlæringssystemer. TFX er designet for å møte utfordringene med å administrere og optimalisere maskinlæringspipelines, slik at dataforskere og ingeniører kan fokusere på å bygge og iterere på modeller i stedet for å håndtere kompleksiteten til infrastruktur og dataadministrasjon.
TFX organiserer maskinlæringspipelinen i flere horisontale lag, som hver tjener et spesifikt formål i den generelle arbeidsflyten. Disse lagene jobber sammen for å sikre jevn flyt av data og modellartefakter, samt effektiv utførelse av rørledningen. La oss utforske de forskjellige lagene i TFX for pipelineadministrasjon og optimalisering:
1. Datainntak og validering:
Dette laget er ansvarlig for å innta rådata fra ulike kilder, for eksempel filer, databaser eller strømmesystemer. TFX tilbyr verktøy som TensorFlow Data Validation (TFDV) for å utføre datavalidering og statistikkgenerering. TFDV hjelper til med å identifisere anomalier, manglende verdier og datadrift, og sikrer kvaliteten og konsistensen til inndataene.
2. Dataforbehandling:
I dette laget tilbyr TFX TensorFlow Transform (TFT) for å utføre dataforbehandling og funksjonsutvikling. TFT lar brukere definere transformasjoner på inngangsdata, for eksempel skalering, normalisering, one-hot-koding og mer. Disse transformasjonene brukes konsekvent under både opplæring og servering, og sikrer datakonsistens og reduserer risikoen for dataskjevhet.
3. Modellopplæring:
TFX utnytter TensorFlows kraftige treningsevner i dette laget. Brukere kan definere og trene maskinlæringsmodellene sine ved å bruke TensorFlows høynivå-API-er eller tilpasset TensorFlow-kode. TFX tilbyr verktøy som TensorFlow Model Analysis (TFMA) for å evaluere og validere de trente modellene ved hjelp av beregninger, visualiseringer og slicing-teknikker. TFMA hjelper til med å vurdere modellens ytelse og identifisere potensielle problemer eller skjevheter.
4. Modellvalidering og evaluering:
Dette laget fokuserer på å validere og evaluere de trente modellene. TFX gir TensorFlow Data Validation (TFDV) og TensorFlow Model Analysis (TFMA) for å utføre omfattende modellvalidering og -evaluering. TFDV hjelper til med å validere inndataene mot forventningene som er definert under datainntaksfasen, mens TFMA gjør det mulig for brukere å evaluere modellens ytelse mot forhåndsdefinerte beregninger og skiver.
5. Modellimplementering:
TFX støtter modelldistribusjon i ulike miljøer, inkludert TensorFlow Serving, TensorFlow Lite og TensorFlow.js. TensorFlow Servering lar brukere betjene modellene sine som skalerbare og effektive webtjenester, mens TensorFlow Lite og TensorFlow.js muliggjør distribusjon på henholdsvis mobil- og nettplattformer. TFX tilbyr verktøy og verktøy for å pakke og distribuere de trente modellene med letthet.
6. Orkestrering og arbeidsflytstyring:
TFX integreres med arbeidsflytstyringssystemer, som Apache Airflow og Kubeflow Pipelines, for å orkestrere og administrere hele maskinlæringspipelinen. Disse systemene gir muligheter for planlegging, overvåking og feilhåndtering, og sikrer pålitelig utførelse av rørledningen.
Ved å organisere rørledningen i disse horisontale lagene, gjør TFX det mulig for dataforskere og ingeniører å utvikle og optimalisere maskinlæringssystemer effektivt. Det gir en strukturert og skalerbar tilnærming for å håndtere kompleksiteten i datainntak, forbehandling, modellopplæring, validering, evaluering og distribusjon. Med TFX kan brukere fokusere på å bygge høykvalitetsmodeller og levere verdi til organisasjonene deres.
TFX for pipeline-administrasjon og -optimalisering inkluderer horisontale lag for datainntak og -validering, dataforbehandling, modellopplæring, modellvalidering og -evaluering, modelldistribusjon og orkestrering og arbeidsflytstyring. Disse lagene jobber sammen for å strømlinjeforme utviklingen og distribusjonen av maskinlæringspipelines, slik at dataforskere og ingeniører kan bygge skalerbare og pålitelige maskinlæringssystemer.
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