TFX, som står för TensorFlow Extended, är en omfattande end-to-end-plattform för att bygga produktionsklara maskininlärningspipelines. Den tillhandahåller en uppsättning verktyg och komponenter som underlättar utveckling och driftsättning av skalbara och pålitliga maskininlärningssystem. TFX är designat för att hantera utmaningarna med att hantera och optimera pipelines för maskininlärning, vilket gör det möjligt för datavetare och ingenjörer att fokusera på att bygga och iterera på modeller snarare än att ta itu med komplexiteten i infrastruktur och datahantering.
TFX organiserar maskininlärningspipelinen i flera horisontella lager, som vart och ett tjänar ett specifikt syfte i det övergripande arbetsflödet. Dessa lager samverkar för att säkerställa ett smidigt flöde av data och modellartefakter, såväl som ett effektivt utförande av pipeline. Låt oss utforska de olika lagren i TFX för pipelinehantering och optimering:
1. Dataintag och validering:
Det här lagret ansvarar för att mata in rådata från olika källor, såsom filer, databaser eller streamingsystem. TFX tillhandahåller verktyg som TensorFlow Data Validation (TFDV) för att utföra datavalidering och statistikgenerering. TFDV hjälper till att identifiera anomalier, saknade värden och datadrift, vilket säkerställer kvaliteten och konsistensen hos indata.
2. Dataförbehandling:
I detta lager erbjuder TFX TensorFlow Transform (TFT) för att utföra dataförbearbetning och funktionsteknik. TFT tillåter användare att definiera transformationer på indata, såsom skalning, normalisering, one-hot encoding och mer. Dessa transformationer tillämpas konsekvent under både utbildning och servering, vilket säkerställer datakonsistens och minskar risken för dataskev.
3. Modellutbildning:
TFX utnyttjar TensorFlows kraftfulla träningsmöjligheter i detta lager. Användare kan definiera och träna sina maskininlärningsmodeller med hjälp av TensorFlows högnivå-API:er eller anpassad TensorFlow-kod. TFX tillhandahåller verktyg som TensorFlow Model Analysis (TFMA) för att utvärdera och validera de tränade modellerna med hjälp av mätvärden, visualiseringar och skärningstekniker. TFMA hjälper till att bedöma modellens prestanda och identifiera potentiella problem eller fördomar.
4. Modellvalidering och utvärdering:
Detta lager fokuserar på att validera och utvärdera de tränade modellerna. TFX tillhandahåller TensorFlow Data Validation (TFDV) och TensorFlow Model Analysis (TFMA) för att utföra omfattande modellvalidering och utvärdering. TFDV hjälper till att validera indata mot de förväntningar som definieras under dataintagsfasen, medan TFMA gör det möjligt för användare att utvärdera modellens prestanda mot fördefinierade mätvärden och segment.
5. Modellinstallation:
TFX stöder modelldistribution i olika miljöer, inklusive TensorFlow Serving, TensorFlow Lite och TensorFlow.js. TensorFlow Serving tillåter användare att tjäna sina modeller som skalbara och effektiva webbtjänster, medan TensorFlow Lite och TensorFlow.js möjliggör distribution på mobil respektive webbplattform. TFX tillhandahåller verktyg och verktyg för att paketera och distribuera de tränade modellerna med lätthet.
6. Orkesterering och arbetsflödeshantering:
TFX integreras med arbetsflödeshanteringssystem, såsom Apache Airflow och Kubeflow Pipelines, för att orkestrera och hantera hela pipeline för maskininlärning. Dessa system tillhandahåller kapacitet för schemaläggning, övervakning och felhantering, vilket säkerställer tillförlitligt utförande av pipelinen.
Genom att organisera pipelinen i dessa horisontella lager gör TFX det möjligt för datavetare och ingenjörer att utveckla och optimera maskininlärningssystem effektivt. Det ger ett strukturerat och skalbart tillvägagångssätt för att hantera komplexiteten i dataintag, förbearbetning, modellträning, validering, utvärdering och driftsättning. Med TFX kan användare fokusera på att bygga högkvalitativa modeller och leverera värde till sina organisationer.
TFX för pipelinehantering och optimering inkluderar horisontella lager för dataintag och validering, dataförbearbetning, modellträning, modellvalidering och utvärdering, modellimplementering och orkestrering och arbetsflödeshantering. Dessa lager samverkar för att effektivisera utvecklingen och distributionen av pipelines för maskininlärning, vilket gör det möjligt för datavetare och ingenjörer att bygga skalbara och pålitliga maskininlärningssystem.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hur kan man använda ett inbäddningslager för att automatiskt tilldela korrekta axlar för en plot av representation av ord som vektorer?
- Vad är syftet med maximal pooling i ett CNN?
- Hur tillämpas funktionsextraktionsprocessen i ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för bildigenkänning?
- Är det nödvändigt att använda en asynkron inlärningsfunktion för maskininlärningsmodeller som körs i TensorFlow.js?
- Vad är TensorFlow Keras Tokenizer API:s maximala antal ord parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API användas för att hitta de vanligaste orden?
- Vad är TOCO?
- Vilket är förhållandet mellan ett antal epoker i en maskininlärningsmodell och noggrannheten av förutsägelse från att köra modellen?
- Ger pack grannarnas API i Neural Structured Learning av TensorFlow en utökad träningsdatauppsättning baserad på naturliga grafdata?
- Vad är pack grann-APIet i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals