TensorFlow Extended (TFX) ir jaudīga atvērtā pirmkoda platforma, kas izstrādāta, lai atvieglotu mašīnmācīšanās (ML) modeļu izstrādi un izvietošanu ražošanas vidēs. Tas nodrošina visaptverošu rīku un bibliotēku komplektu, kas ļauj izveidot pilnīgus ML cauruļvadus. Šie cauruļvadi sastāv no vairākām atšķirīgām fāzēm, no kurām katra kalpo noteiktam mērķim un veicina vispārējos ML darbplūsmas panākumus. Šajā atbildē mēs izpētīsim dažādas ML konveijera fāzes TFX.
1. Datu ievade:
ML konveijera pirmajā fāzē tiek iekļauti dati no dažādiem avotiem un tie tiek pārveidoti ML uzdevumiem piemērotā formātā. TFX nodrošina tādus komponentus kā ExampleGen, kas nolasa datus no dažādiem avotiem, piemēram, CSV failiem vai datu bāzēm, un pārvērš tos TensorFlow piemēra formātā. Šī fāze ļauj iegūt, apstiprināt un iepriekš apstrādāt datus, kas nepieciešami turpmākajiem posmiem.
2. Datu validācija:
Kad dati ir uzņemti, nākamajā posmā tiek veikta datu validācija, lai nodrošinātu to kvalitāti un konsekvenci. TFX nodrošina StatisticsGen komponentu, kas aprēķina datu kopsavilkuma statistiku, un SchemaGen komponentu, kas secina shēmu, pamatojoties uz statistiku. Šie komponenti palīdz identificēt anomālijas, trūkstošās vērtības un neatbilstības datos, ļaujot datu inženieriem un ML praktiķiem veikt atbilstošas darbības.
3. Datu pārveidošana:
Pēc datu validācijas ML konveijers pāriet uz datu transformācijas fāzi. TFX piedāvā Transform komponentu, kas datiem izmanto līdzekļu inženierijas metodes, piemēram, normalizāciju, viena karstuma kodēšanu un funkciju šķērsošanu. Šai fāzei ir izšķiroša nozīme datu sagatavošanā modeļa apmācībai, jo tas palīdz uzlabot modeļa veiktspēju un vispārināšanas iespējas.
4. Modeļu apmācība:
Modeļa apmācības fāze ietver ML modeļu apmācību, izmantojot pārveidotos datus. TFX nodrošina Trainer komponentu, kas izmanto TensorFlow jaudīgās apmācības iespējas, lai apmācītu modeļus sadalītās sistēmās vai GPU. Šis komponents ļauj pielāgot apmācības parametrus, modeļu arhitektūru un optimizācijas algoritmus, ļaujot ML praktiķiem efektīvi eksperimentēt un atkārtot savus modeļus.
5. Modeļa novērtējums:
Kad modeļi ir apmācīti, nākamais posms ir modeļu novērtēšana. TFX nodrošina vērtētāja komponentu, kas novērtē apmācīto modeļu veiktspēju, izmantojot tādus novērtēšanas rādītājus kā precizitāte, precizitāte, atsaukšana un F1 rezultāts. Šī fāze palīdz identificēt iespējamās problēmas ar modeļiem un sniedz ieskatu to uzvedībā neredzētiem datiem.
6. Modeļa apstiprināšana:
Pēc modeļa novērtēšanas ML konveijers pāriet uz modeļa validāciju. TFX piedāvā ModelValidator komponentu, kas apstiprina apmācītos modeļus attiecībā pret iepriekš izsecināto shēmu. Šī fāze nodrošina, ka modeļi atbilst datu paredzamajam formātam, un palīdz atklāt tādas problēmas kā datu novirze vai shēmas attīstība.
7. Modeļa izvietošana:
ML konveijera pēdējā fāze ietver apmācīto modeļu izvietošanu ražošanas vidēs. TFX nodrošina Pusher komponentu, kas eksportē apmācītos modeļus un saistītos artefaktus uz apkalpojošo sistēmu, piemēram, TensorFlow Serving vai TensorFlow Lite. Šī fāze ļauj integrēt ML modeļus lietojumprogrammās, ļaujot tiem prognozēt jaunus datus.
ML konveijers TFX sastāv no vairākām fāzēm, tostarp datu ievadīšanas, datu validācijas, datu transformācijas, modeļa apmācības, modeļa novērtēšanas, modeļa validācijas un modeļa izvietošanas. Katrs posms veicina ML darbplūsmas vispārējos panākumus, nodrošinot datu kvalitāti, iespējojot funkciju inženieriju, apmācot precīzus modeļus, novērtējot to veiktspēju un izvietojot tos ražošanas vidēs.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/TFF TensorFlow pamati:
- Kā var izmantot iegulšanas slāni, lai automātiski piešķirtu pareizas asis vārdu kā vektoru attēlojuma diagrammai?
- Kāds ir maksimālās apvienošanas mērķis CNN?
- Kā attēlu atpazīšanai tiek izmantots funkciju ieguves process konvolucionālajā neironu tīklā (CNN)?
- Vai mašīnmācīšanās modeļiem, kas darbojas TensorFlow.js, ir jāizmanto asinhronā mācīšanās funkcija?
- Kāds ir TensorFlow Keras Tokenizer API maksimālā vārdu skaita parametrs?
- Vai TensorFlow Keras Tokenizer API var izmantot, lai atrastu biežākos vārdus?
- Kas ir TOCO?
- Kāda ir saistība starp vairākiem mašīnmācīšanās modeļa laikmetiem un modeļa palaišanas prognozēšanas precizitāti?
- Vai paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā mācībā rada paplašinātu apmācības datu kopu, kuras pamatā ir dabiskie diagrammas dati?
- Kas ir paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā apmācībā?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals