TensorFlow Extended (TFX) — це потужна платформа з відкритим кодом, розроблена Google для розгортання та керування моделями машинного навчання у виробничих середовищах. Він надає повний набір інструментів і бібліотек, які допомагають оптимізувати робочий процес машинного навчання, від прийому даних і попередньої обробки до навчання моделей і обслуговування. TFX спеціально розроблено для вирішення проблем, що виникають під час переходу від фази розробки та експериментування до розгортання та підтримки моделей машинного навчання в масштабі.
Одним із ключових компонентів TFX є сховище метаданих. Сховище метаданих — це централізоване сховище, яке зберігає метадані про різні артефакти та виконання, задіяні в процесі машинного навчання. Він діє як каталог інформації, фіксуючи такі деталі, як дані, що використовуються для навчання, застосовані етапи попередньої обробки, архітектура моделі, гіперпараметри та показники оцінки. Ці метадані надають цінну інформацію про весь конвеєр машинного навчання та забезпечують відтворюваність, можливість аудиту та співпрацю.
TFX використовує сховище метаданих, щоб увімкнути кілька важливих можливостей для впровадження моделей машинного навчання у виробництво. По-перше, він дає змогу відстежувати версії та походження, дозволяючи користувачам відстежувати походження моделі та розуміти дані та перетворення, які сприяли її створенню. Це має вирішальне значення для підтримки прозорості та забезпечення надійності моделей у виробництві.
По-друге, TFX полегшує перевірку та оцінку моделі. У сховищі метаданих зберігаються оціночні показники, які можна використовувати для моніторингу продуктивності моделі з часом і прийняття обґрунтованих рішень щодо повторного навчання або розгортання моделі. Порівнюючи продуктивність різних моделей, організації можуть постійно вдосконалювати та вдосконалювати свої системи машинного навчання.
Крім того, TFX забезпечує автоматизовану оркестровку та розгортання конвеєра. За допомогою TFX користувачі можуть визначати та виконувати наскрізні конвеєри машинного навчання, які охоплюють прийом даних, попередню обробку, навчання моделі та обслуговування. Сховище метаданих допомагає керувати цими конвеєрами, відстежуючи стан виконання та залежності між компонентами конвеєрів. Це забезпечує ефективне й автоматизоване розгортання моделі, знижуючи ризик помилок і забезпечуючи послідовне й надійне розгортання.
TFX також підтримує обслуговування моделі та висновок через свою інфраструктуру обслуговування. Моделі, навчені за допомогою TFX, можна розгортати на різних платформах обслуговування, таких як TensorFlow Serving або TensorFlow Lite, що полегшує інтеграцію моделей у виробничі системи та обслуговує прогнози в масштабі.
TensorFlow Extended (TFX) — це потужна платформа, яка спрощує процес розгортання та керування моделями машинного навчання у виробництві. Його сховище метаданих забезпечує керування версіями, відстеження походження, перевірку моделі та можливості автоматизованої оркестровки конвеєра. Використовуючи TFX, організації можуть забезпечити надійність, масштабованість і зручність обслуговування своїх систем машинного навчання.
Інші останні запитання та відповіді щодо Основи EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна використовувати шар вбудовування для автоматичного призначення правильних осей для графіка представлення слів як векторів?
- Яка мета максимального об’єднання в CNN?
- Як процес виділення ознак у згортковій нейронній мережі (CNN) застосовується до розпізнавання зображень?
- Чи необхідно використовувати функцію асинхронного навчання для моделей машинного навчання, що працюють у TensorFlow.js?
- Що таке параметр максимальної кількості слів TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Чи можна використовувати TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найчастіших слів?
- Що таке TOCO?
- Який зв’язок між кількома епохами в моделі машинного навчання та точністю передбачення від виконання моделі?
- Чи створює API сусідів пакетів у Neural Structured Learning TensorFlow розширений навчальний набір даних на основі даних природного графіка?
- Що таке API сусідів пакетів у нейронно-структурованому навчанні TensorFlow?
Дивіться більше запитань і відповідей у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals