TensorFlow Extended (TFX) — це потужна платформа з відкритим кодом, призначена для полегшення розробки та розгортання моделей машинного навчання (ML) у виробничих середовищах. Він надає повний набір інструментів і бібліотек, які дозволяють створювати наскрізні конвеєри машинного навчання. Ці конвеєри складаються з кількох окремих етапів, кожен з яких служить певній меті та сприяє загальному успіху робочого процесу машинного навчання. У цій відповіді ми дослідимо різні етапи конвеєра машинного навчання в TFX.
1. Поглинання даних:
Перший етап конвеєра ML передбачає отримання даних із різних джерел і перетворення їх у формат, придатний для завдань ML. TFX надає такі компоненти, як ExampleGen, який зчитує дані з різних джерел, наприклад файлів CSV або баз даних, і перетворює їх у формат TensorFlow. Цей етап дозволяє видобувати, перевіряти та попередню обробку даних, необхідних для наступних етапів.
2. Перевірка даних:
Після отримання даних наступний етап включає перевірку даних, щоб забезпечити їх якість і послідовність. TFX надає компонент StatisticsGen, який обчислює підсумкову статистику даних, і компонент SchemaGen, який створює схему на основі статистики. Ці компоненти допомагають виявляти аномалії, відсутні значення та невідповідності в даних, дозволяючи розробникам даних і практикам ML вживати відповідних заходів.
3. Перетворення даних:
Після перевірки даних конвеєр ML переходить до фази перетворення даних. TFX пропонує компонент Transform, який застосовує до даних методи розробки функцій, такі як нормалізація, одноразове кодування та схрещування функцій. Цей етап відіграє вирішальну роль у підготовці даних для навчання моделі, оскільки допомагає покращити продуктивність моделі та можливості узагальнення.
4. Модельне навчання:
Фаза навчання моделі передбачає навчання моделей ML з використанням перетворених даних. TFX надає компонент Trainer, який використовує потужні навчальні можливості TensorFlow для навчання моделей у розподілених системах або графічних процесорах. Цей компонент дозволяє налаштовувати параметри навчання, архітектуру моделей і алгоритми оптимізації, що дає змогу фахівцям з ML експериментувати та ефективно повторювати свої моделі.
5. Оцінка моделі:
Після того, як моделі навчені, наступним етапом є оцінка моделі. TFX надає компонент Evaluator, який оцінює продуктивність навчених моделей за допомогою таких показників оцінювання, як точність, точність, запам’ятовування та оцінка F1. Ця фаза допомагає виявити потенційні проблеми з моделями та надає уявлення про їхню поведінку з невидимими даними.
6. Перевірка моделі:
Після оцінки моделі конвеєр ML переходить до перевірки моделі. TFX пропонує компонент ModelValidator, який перевіряє навчені моделі на відповідність попередньо визначеній схемі. Ця фаза гарантує, що моделі відповідають очікуваному формату даних, і допомагає виявляти такі проблеми, як дрейф даних або еволюція схеми.
7. Розгортання моделі:
Останній етап конвеєра ML передбачає розгортання навчених моделей у виробничих середовищах. TFX надає компонент Pusher, який експортує навчені моделі та пов’язані артефакти до системи обслуговування, такої як TensorFlow Serving або TensorFlow Lite. Ця фаза дає змогу інтегрувати моделі ML у програми, дозволяючи їм робити прогнози на основі нових даних.
Конвеєр ML у TFX складається з кількох етапів, зокрема прийом даних, перевірка даних, перетворення даних, навчання моделі, оцінка моделі, перевірка моделі та розгортання моделі. Кожна фаза сприяє загальному успіху робочого процесу машинного навчання шляхом забезпечення якості даних, уможливлення розробки функцій, навчання точних моделей, оцінки їх продуктивності та розгортання їх у виробничих середовищах.
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