TensorFlow Extended (TFX) er en kraftig åpen kildekode-plattform utviklet av Google for å distribuere og administrere maskinlæringsmodeller i produksjonsmiljøer. Den gir et omfattende sett med verktøy og biblioteker som hjelper til med å strømlinjeforme arbeidsflyten for maskinlæring, fra datainntak og forhåndsbehandling til modellopplæring og visning. TFX er spesielt utviklet for å møte utfordringene som står overfor når man går over fra utviklings- og eksperimenteringsfasen til å distribuere og vedlikeholde maskinlæringsmodeller i stor skala.
En av nøkkelkomponentene i TFX er Metadata-lageret. Metadatalageret er et sentralisert depot som lagrer metadata om de ulike artefaktene og utførelsene som er involvert i maskinlæringsprosessen. Den fungerer som en katalog med informasjon, og fanger opp detaljer som dataene som brukes til opplæring, forbehandlingstrinnene som ble brukt, modellarkitekturen, hyperparametre og evalueringsmålinger. Disse metadataene gir verdifull innsikt i hele maskinlæringspipelinen og muliggjør reproduserbarhet, reviderbarhet og samarbeid.
TFX utnytter Metadata-lageret for å aktivere flere viktige funksjoner for å sette maskinlæringsmodeller i produksjon. For det første muliggjør den versjonering og avstamningssporing, slik at brukere kan spore opprinnelsen til en modell og forstå dataene og transformasjonene som bidro til opprettelsen. Dette er avgjørende for å opprettholde åpenhet og sikre påliteligheten til modellene i produksjon.
For det andre letter TFX modellvalidering og evaluering. Metadata-lageret lagrer evalueringsmålinger, som kan brukes til å overvåke modellens ytelse over tid og ta informerte beslutninger om omskolering eller implementering av modellen. Ved å sammenligne ytelsen til ulike modeller, kan organisasjoner gjenta og forbedre maskinlæringssystemene sine kontinuerlig.
Videre muliggjør TFX automatisert pipeline-orkestrering og distribusjon. Med TFX kan brukere definere og utføre ende-til-ende maskinlæringspipelines som omfatter datainntak, forbehandling, modellopplæring og servering. Metadatalageret hjelper til med å administrere disse rørledningene ved å holde styr på utførelsesstatusen og avhengighetene mellom rørledningskomponentene. Dette muliggjør effektiv og automatisert modelldistribusjon, reduserer risikoen for feil og sikrer konsistente og pålitelige distribusjoner.
TFX støtter også modellservering og inferens gjennom sin serveringsinfrastruktur. Modeller som er trent ved hjelp av TFX kan distribueres til ulike serveringsplattformer, for eksempel TensorFlow Serving eller TensorFlow Lite, noe som gjør det enkelt å integrere modeller i produksjonssystemer og betjene spådommer i stor skala.
TensorFlow Extended (TFX) er en kraftig plattform som forenkler prosessen med å distribuere og administrere maskinlæringsmodeller i produksjon. Metadatalageret tilbyr versjonskontroll, avstamningssporing, modellvalidering og automatiserte pipeline-orkestreringsmuligheter. Ved å utnytte TFX kan organisasjoner sikre påliteligheten, skalerbarheten og vedlikeholdsevnen til maskinlæringssystemene deres.
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