TensorFlow Extended (TFX) on võimas avatud lähtekoodiga platvorm, mis on loodud hõlbustama masinõppe (ML) mudelite väljatöötamist ja juurutamist tootmiskeskkondades. See pakub laiaulatuslikku tööriistade ja teekide komplekti, mis võimaldavad luua ots-otsani ML-konveieri. Need torujuhtmed koosnevad mitmest erinevast etapist, millest igaüks teenib kindlat eesmärki ja aitab kaasa ML-i töövoo üldisele edule. Selles vastuses uurime TFX-i ML-konveieri erinevaid faase.
1. Andmete sisestamine:
ML-konveieri esimene etapp hõlmab erinevatest allikatest pärinevate andmete allaneelamist ja nende teisendamist ML-ülesannete jaoks sobivasse vormingusse. TFX pakub selliseid komponente nagu ExampleGen, mis loeb andmeid erinevatest allikatest, näiteks CSV-failidest või andmebaasidest, ja teisendab need TensorFlow näitevormingusse. See etapp võimaldab järgmiste etappide jaoks vajalike andmete ekstraheerimist, valideerimist ja eeltöötlust.
2. Andmete kinnitamine:
Kui andmed on sisse võetud, hõlmab järgmine etapp andmete valideerimist, et tagada nende kvaliteet ja järjepidevus. TFX pakub StatisticsGeni komponenti, mis arvutab andmete kokkuvõtliku statistika, ja SchemaGeni komponenti, mis tuletab statistika põhjal skeemi. Need komponendid aitavad tuvastada andmetes anomaaliaid, puuduvaid väärtusi ja ebakõlasid, võimaldades andmeinseneridel ja ML-i praktikutel võtta asjakohaseid meetmeid.
3. Andmete teisendamine:
Pärast andmete valideerimist liigub ML-konveier edasi andmete teisendamise faasi. TFX pakub Transform komponenti, mis rakendab andmetele funktsioonide inseneritehnikaid, nagu normaliseerimine, ühekuumkodeering ja funktsioonide ristamine. Sellel etapil on mudelikoolituse andmete ettevalmistamisel ülioluline roll, kuna see aitab parandada mudeli jõudlust ja üldistusvõimet.
4. Modellikoolitus:
Mudelitreeningu faas hõlmab teisendatud andmeid kasutades ML-mudelite koolitamist. TFX pakub Treeneri komponenti, mis kasutab TensorFlow võimsaid treeningvõimalusi, et treenida mudeleid hajutatud süsteemides või GPU-des. See komponent võimaldab kohandada koolitusparameetreid, mudeliarhitektuure ja optimeerimisalgoritme, võimaldades ML-i praktikutel oma mudeleid tõhusalt katsetada ja itereerida.
5. Mudeli hindamine:
Kui mudelid on koolitatud, on järgmine etapp mudeli hindamine. TFX pakub hindaja komponenti, mis hindab koolitatud mudelite toimivust, kasutades hindamismõõdikuid, nagu täpsus, täpsus, meeldetuletus ja F1 skoor. See etapp aitab tuvastada mudelitega seotud võimalikke probleeme ja annab ülevaate nende käitumisest nähtamatutel andmetel.
6. Mudeli kinnitamine:
Pärast mudeli hindamist liigub ML-konveier mudeli valideerimisele. TFX pakub ModelValidatori komponenti, mis kinnitab koolitatud mudelid eelnevalt tuletatud skeemi alusel. See faas tagab, et mudelid järgivad andmete eeldatavat vormingut, ja aitab tuvastada selliseid probleeme nagu andmete triivimine või skeemi areng.
7. Mudeli juurutamine:
ML-i torujuhtme viimane etapp hõlmab koolitatud mudelite kasutuselevõttu tootmiskeskkondades. TFX pakub Pusheri komponenti, mis ekspordib koolitatud mudelid ja nendega seotud artefaktid teenindussüsteemi, näiteks TensorFlow Serving või TensorFlow Lite. See faas võimaldab integreerida ML-mudeleid rakendustesse, võimaldades neil teha ennustusi uute andmete kohta.
TFX-i ML-konveier koosneb mitmest etapist, sealhulgas andmete sissevõtmine, andmete valideerimine, andmete teisendamine, mudeli väljaõpe, mudeli hindamine, mudeli valideerimine ja mudeli juurutamine. Iga etapp aitab kaasa ML-i töövoo üldisele edule, tagades andmete kvaliteedi, võimaldades funktsioonide kavandamist, koolitades täpseid mudeleid, hinnates nende toimivust ja juurutades need tootmiskeskkondadesse.
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