TensorFlow Extended (TFX) on Google'i välja töötatud võimas avatud lähtekoodiga platvorm masinõppemudelite juurutamiseks ja haldamiseks tootmiskeskkondades. See pakub laiaulatuslikku tööriistade ja teekide komplekti, mis aitavad sujuvamaks muuta masinõppe töövoogu alates andmete sisestamisest ja eeltöötlusest kuni mudeli koolituse ja teenindamiseni. TFX on spetsiaalselt loodud probleemide lahendamiseks, mis tekivad üleminekul arendus- ja katsetamisfaasist masinõppemudelite ulatuslikule juurutamisele ja hooldamisele.
Üks TFX-i põhikomponente on metaandmete pood. Metaandmete pood on tsentraliseeritud hoidla, mis salvestab metaandmeid masinõppeprotsessiga seotud erinevate artefaktide ja teostuste kohta. See toimib teabekataloogina, salvestades üksikasjad, nagu koolituseks kasutatud andmed, rakendatud eeltöötlusetapid, mudeli arhitektuur, hüperparameetrid ja hindamismõõdikud. Need metaandmed annavad väärtuslikku teavet kogu masinõppe torustiku kohta ning võimaldavad reprodutseeritavust, auditeeritavust ja koostööd.
TFX kasutab metaandmete poodi, et võimaldada mitmeid olulisi võimalusi masinõppemudelite tootmisse viimiseks. Esiteks võimaldab see versioonide loomist ja põlvnemise jälgimist, võimaldades kasutajatel jälgida mudeli päritolu ning mõista andmeid ja teisendusi, mis selle loomisele kaasa aitasid. See on läbipaistvuse säilitamiseks ja tootmises olevate mudelite töökindluse tagamiseks ülioluline.
Teiseks hõlbustab TFX mudeli valideerimist ja hindamist. Metaandmete pood salvestab hindamismõõdikud, mida saab kasutada mudeli toimivuse jälgimiseks aja jooksul ja teadlike otsuste tegemiseks mudeli ümberõppe või juurutamise kohta. Erinevate mudelite toimivust võrreldes saavad organisatsioonid oma masinõppesüsteeme pidevalt korrata ja täiustada.
Lisaks võimaldab TFX automatiseeritud torujuhtmete korraldamist ja juurutamist. TFX-i abil saavad kasutajad määratleda ja käivitada täielikud masinõppe torujuhtmed, mis hõlmavad andmete sisestamist, eeltöötlust, mudelikoolitust ja teenindamist. Metaandmete pood aitab neid konveierjuhte hallata, jälgides täitmise olekut ja konveieri komponentide vahelisi sõltuvusi. See võimaldab mudeli tõhusat ja automatiseeritud juurutamist, vähendades vigade riski ning tagades järjepideva ja usaldusväärse juurutamise.
TFX toetab oma teenindava infrastruktuuri kaudu ka mudelite teenindamist ja järelduste tegemist. TFX-i abil koolitatud mudeleid saab juurutada erinevatele teenindusplatvormidele, nagu TensorFlow Serving või TensorFlow Lite, mis muudab mudelite tootmissüsteemidesse integreerimise ja prognooside mastaabis esitamise lihtsaks.
TensorFlow Extended (TFX) on võimas platvorm, mis lihtsustab masinõppemudelite juurutamist ja haldamist tootmises. Selle metaandmete pood pakub versioonide loomist, põlvnemise jälgimist, mudelite valideerimist ja automaatse torujuhtme orkestreerimise võimalusi. TFX-i võimendamisega saavad organisatsioonid tagada oma masinõppesüsteemide töökindluse, skaleeritavuse ja hooldatavuse.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/TFF TensorFlow põhialused:
- Kuidas saab manustamiskihti kasutada, et määrata automaatselt õiged teljed sõnade vektoriteks esitamise graafikule?
- Mis on CNN-i maksimaalse ühendamise eesmärk?
- Kuidas rakendatakse konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) funktsioonide eraldamise protsessi kujutise tuvastamisel?
- Kas TensorFlow.js-s töötavate masinõppemudelite jaoks on vaja kasutada asünkroonset õppefunktsiooni?
- Mis on TensorFlow Keras Tokenizer API maksimaalse sõnade arvu parameeter?
- Kas TensorFlow Keras Tokenizer API-t saab kasutada kõige sagedamini esinevate sõnade leidmiseks?
- Mis on TOCO?
- Milline on seos masinõppemudeli mitme ajastu ja mudeli käitamise ennustuse täpsuse vahel?
- Kas TensorFlow neural Structured Learningis pakutav paketinaabrite API loob looduslike graafikute andmetel põhineva täiustatud treeningu andmestiku?
- Mis on TensorFlow neural Structured Learningis paketinaabrite API?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsis