TensorFlow Extended (TFX) är en kraftfull plattform med öppen källkod designad för att underlätta utveckling och distribution av maskininlärningsmodeller (ML) i produktionsmiljöer. Den tillhandahåller en omfattande uppsättning verktyg och bibliotek som möjliggör konstruktion av ML-pipelines från slut till ände. Dessa pipelines består av flera distinkta faser, som var och en tjänar ett specifikt syfte och bidrar till den övergripande framgången för ML-arbetsflödet. I det här svaret kommer vi att utforska de olika faserna av ML-pipeline i TFX.
1. Dataintag:
Den första fasen av ML-pipelinen innebär att data från olika källor tas in och omvandlas till ett format som är lämpligt för ML-uppgifter. TFX tillhandahåller komponenter som ExempelGen, som läser data från olika källor som CSV-filer eller databaser, och konverterar den till TensorFlows exempelformat. Denna fas möjliggör extrahering, validering och förbearbetning av de data som krävs för efterföljande steg.
2. Datavalidering:
När data väl har tagits in, innebär nästa fas datavalidering för att säkerställa dess kvalitet och konsistens. TFX tillhandahåller StatisticsGen-komponenten, som beräknar sammanfattande statistik över data, och SchemaGen-komponenten, som härleder ett schema baserat på statistiken. Dessa komponenter hjälper till att identifiera anomalier, saknade värden och inkonsekvenser i data, vilket gör det möjligt för dataingenjörer och ML-utövare att vidta lämpliga åtgärder.
3. Datatransformation:
Efter datavalidering går ML-pipelinen vidare till datatransformationsfasen. TFX erbjuder Transform-komponenten, som tillämpar funktionstekniker, såsom normalisering, one-hot-kodning och funktionsövergång, på data. Denna fas spelar en avgörande roll för att förbereda data för modellträning, eftersom den hjälper till att förbättra modellens prestanda och generaliseringsförmåga.
4. Modellutbildning:
Modellträningsfasen innefattar träning av ML-modeller med hjälp av den transformerade datan. TFX tillhandahåller Trainer-komponenten, som utnyttjar TensorFlows kraftfulla träningsmöjligheter för att träna modeller på distribuerade system eller GPU:er. Denna komponent möjliggör anpassning av träningsparametrar, modellarkitekturer och optimeringsalgoritmer, vilket gör det möjligt för ML-utövare att experimentera och iterera på sina modeller effektivt.
5. Modellutvärdering:
När modellerna är utbildade är nästa fas modellutvärdering. TFX tillhandahåller Evaluator-komponenten, som utvärderar prestandan för de tränade modellerna med hjälp av utvärderingsmått som noggrannhet, precision, återkallelse och F1-poäng. Denna fas hjälper till att identifiera potentiella problem med modellerna och ger insikter om deras beteende på osynliga data.
6. Modellvalidering:
Efter modellutvärderingen går ML-pipelinen vidare till modellvalidering. TFX erbjuder ModelValidator-komponenten, som validerar de tränade modellerna mot det tidigare antagna schemat. Denna fas säkerställer att modellerna följer datans förväntade format och hjälper till att upptäcka problem som datadrift eller schemautveckling.
7. Modellinstallation:
Den sista fasen av ML-pipelinen innebär att de utbildade modellerna distribueras i produktionsmiljöer. TFX tillhandahåller Pusher-komponenten, som exporterar de tränade modellerna och tillhörande artefakter till ett serveringssystem, som TensorFlow Serving eller TensorFlow Lite. Denna fas möjliggör integrering av ML-modeller i applikationer, vilket gör att de kan göra förutsägelser om nya data.
ML-pipelinen i TFX består av flera faser, inklusive dataintag, datavalidering, datatransformation, modellträning, modellutvärdering, modellvalidering och modellinstallation. Varje fas bidrar till den övergripande framgången för ML-arbetsflödet genom att säkerställa datakvalitet, möjliggöra funktionsteknik, utbilda exakta modeller, utvärdera deras prestanda och distribuera dem i produktionsmiljöer.
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