TensorFlow Extended (TFX) ir spēcīga atvērtā pirmkoda platforma, ko izstrādājis Google, lai izvietotu un pārvaldītu mašīnmācīšanās modeļus ražošanas vidēs. Tas nodrošina visaptverošu rīku un bibliotēku kopumu, kas palīdz racionalizēt mašīnmācīšanās darbplūsmu, sākot no datu ievadīšanas un pirmapstrādes līdz modeļu apmācībai un apkalpošanai. TFX ir īpaši izstrādāts, lai risinātu problēmas, ar kurām saskaras, pārejot no izstrādes un eksperimentēšanas fāzes uz mašīnmācīšanās modeļu izvietošanu un uzturēšanu mērogā.
Viena no galvenajām TFX sastāvdaļām ir metadatu krātuve. Metadatu krātuve ir centralizēta repozitorija, kurā tiek glabāti metadati par dažādiem mašīnmācīšanās procesā iesaistītajiem artefaktiem un izpildēm. Tas darbojas kā informācijas katalogs, tverot tādas detaļas kā apmācībā izmantotie dati, izmantotās pirmapstrādes darbības, modeļa arhitektūra, hiperparametri un novērtēšanas metrika. Šie metadati sniedz vērtīgu ieskatu visā mašīnmācīšanās konveijerā un nodrošina reproducējamību, pārbaudāmību un sadarbību.
TFX izmanto metadatu krātuvi, lai nodrošinātu vairākas svarīgas iespējas mašīnmācīšanās modeļu ieviešanai ražošanā. Pirmkārt, tas nodrošina versiju veidošanu un ciltsrakstu izsekošanu, ļaujot lietotājiem izsekot modeļa izcelsmei un izprast datus un transformācijas, kas veicināja tā izveidi. Tas ir ļoti svarīgi, lai saglabātu pārredzamību un nodrošinātu modeļu uzticamību ražošanā.
Otrkārt, TFX atvieglo modeļa validāciju un novērtēšanu. Metadatu krātuvē tiek glabāti novērtēšanas rādītāji, ko var izmantot, lai uzraudzītu modeļa veiktspēju laika gaitā un pieņemtu apzinātus lēmumus par modeļa pārkvalifikāciju vai izvietošanu. Salīdzinot dažādu modeļu veiktspēju, organizācijas var nepārtraukti atkārtot un uzlabot savas mašīnmācīšanās sistēmas.
Turklāt TFX nodrošina automatizētu cauruļvadu orķestrēšanu un izvietošanu. Izmantojot TFX, lietotāji var definēt un izpildīt pilnīgus mašīnmācīšanās cauruļvadus, kas ietver datu ievadi, priekšapstrādi, modeļu apmācību un apkalpošanu. Metadatu krātuve palīdz pārvaldīt šos cauruļvadus, sekojot līdzi izpildes statusam un konveijera komponentu atkarībām. Tas nodrošina efektīvu un automatizētu modeļa izvietošanu, samazinot kļūdu risku un nodrošinot konsekventu un uzticamu izvietošanu.
TFX atbalsta arī modeļu apkalpošanu un secinājumus, izmantojot savu apkalpošanas infrastruktūru. Modeļus, kas apmācīti, izmantojot TFX, var izvietot dažādās apkalpošanas platformās, piemēram, TensorFlow Serving vai TensorFlow Lite, padarot modeļus viegli integrēt ražošanas sistēmās un apkalpot prognozes plašā mērogā.
TensorFlow Extended (TFX) ir jaudīga platforma, kas vienkāršo mašīnmācīšanās modeļu izvietošanas un pārvaldības procesu ražošanā. Tā metadatu krātuve nodrošina versiju izveidi, ciltsrakstu izsekošanu, modeļu validāciju un automatizētas konveijera orķestrēšanas iespējas. Izmantojot TFX, organizācijas var nodrošināt savu mašīnmācīšanās sistēmu uzticamību, mērogojamību un apkopi.
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