TFX, yang bermaksud TensorFlow Extended, ialah platform hujung ke hujung yang komprehensif untuk membina saluran paip pembelajaran mesin sedia pengeluaran. Ia menyediakan satu set alat dan komponen yang memudahkan pembangunan dan penggunaan sistem pembelajaran mesin berskala dan boleh dipercayai. TFX direka bentuk untuk menangani cabaran mengurus dan mengoptimumkan saluran pembelajaran mesin, membolehkan saintis data dan jurutera menumpukan pada membina dan mengulangi model dan bukannya menangani kerumitan pengurusan infrastruktur dan data.
TFX mengatur saluran paip pembelajaran mesin ke dalam beberapa lapisan mendatar, setiap satu mempunyai tujuan tertentu dalam aliran kerja keseluruhan. Lapisan ini bekerjasama untuk memastikan aliran data dan artifak model yang lancar, serta pelaksanaan saluran paip yang cekap. Mari kita terokai pelbagai lapisan dalam TFX untuk pengurusan dan pengoptimuman saluran paip:
1. Pengingesan dan Pengesahan Data:
Lapisan ini bertanggungjawab untuk mengambil data mentah daripada pelbagai sumber, seperti fail, pangkalan data atau sistem penstriman. TFX menyediakan alatan seperti Pengesahan Data TensorFlow (TFDV) untuk melaksanakan pengesahan data dan penjanaan statistik. TFDV membantu mengenal pasti anomali, nilai yang hilang dan hanyut data, memastikan kualiti dan ketekalan data input.
2. Prapemprosesan Data:
Dalam lapisan ini, TFX menawarkan TensorFlow Transform (TFT) untuk melaksanakan prapemprosesan data dan kejuruteraan ciri. TFT membolehkan pengguna mentakrifkan transformasi pada data input, seperti penskalaan, normalisasi, pengekodan satu-panas dan banyak lagi. Transformasi ini digunakan secara konsisten semasa latihan dan penyajian, memastikan ketekalan data dan mengurangkan risiko penyimpangan data.
3. Latihan Model:
TFX memanfaatkan keupayaan latihan kuat TensorFlow dalam lapisan ini. Pengguna boleh menentukan dan melatih model pembelajaran mesin mereka menggunakan API peringkat tinggi TensorFlow atau kod TensorFlow tersuai. TFX menyediakan alatan seperti TensorFlow Model Analysis (TFMA) untuk menilai dan mengesahkan model terlatih menggunakan metrik, visualisasi dan teknik penghirisan. TFMA membantu menilai prestasi model dan mengenal pasti isu atau berat sebelah yang berpotensi.
4. Pengesahan dan Penilaian Model:
Lapisan ini menumpukan pada pengesahan dan penilaian model terlatih. TFX menyediakan Pengesahan Data TensorFlow (TFDV) dan Analisis Model TensorFlow (TFMA) untuk melaksanakan pengesahan dan penilaian model yang komprehensif. TFDV membantu untuk mengesahkan data input terhadap jangkaan yang ditakrifkan semasa fasa pengingesan data, manakala TFMA membolehkan pengguna menilai prestasi model terhadap metrik dan kepingan yang telah ditetapkan.
5. Penerapan Model:
TFX menyokong penggunaan model dalam pelbagai persekitaran, termasuk TensorFlow Serving, TensorFlow Lite dan TensorFlow.js. TensorFlow Serving membolehkan pengguna menyediakan model mereka sebagai perkhidmatan web berskala dan cekap, manakala TensorFlow Lite dan TensorFlow.js masing-masing mendayakan penggunaan pada platform mudah alih dan web. TFX menyediakan alatan dan utiliti untuk membungkus dan menggunakan model terlatih dengan mudah.
6. Orkestrasi dan Pengurusan Aliran Kerja:
TFX disepadukan dengan sistem pengurusan aliran kerja, seperti Apache Airflow dan Kubeflow Pipelines, untuk mengatur dan mengurus keseluruhan saluran pembelajaran mesin. Sistem ini menyediakan keupayaan untuk penjadualan, pemantauan dan pengendalian ralat, memastikan pelaksanaan saluran paip yang boleh dipercayai.
Dengan menyusun saluran paip ke dalam lapisan mendatar ini, TFX membolehkan saintis data dan jurutera membangunkan dan mengoptimumkan sistem pembelajaran mesin dengan cekap. Ia menyediakan pendekatan berstruktur dan berskala untuk mengurus kerumitan pengingesan data, prapemprosesan, latihan model, pengesahan, penilaian dan penggunaan. Dengan TFX, pengguna boleh menumpukan pada membina model berkualiti tinggi dan menyampaikan nilai kepada organisasi mereka.
TFX untuk pengurusan dan pengoptimuman saluran paip termasuk lapisan mendatar untuk pengingesan dan pengesahan data, prapemprosesan data, latihan model, pengesahan dan penilaian model, penggunaan model dan orkestrasi dan pengurusan aliran kerja. Lapisan ini bekerjasama untuk menyelaraskan pembangunan dan penggunaan saluran paip pembelajaran mesin, membolehkan saintis data dan jurutera membina sistem pembelajaran mesin berskala dan boleh dipercayai.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Asas EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Bagaimanakah seseorang boleh menggunakan lapisan benam untuk menetapkan paksi yang betul secara automatik untuk plot perwakilan perkataan sebagai vektor?
- Apakah tujuan pengumpulan maksimum dalam CNN?
- Bagaimanakah proses pengekstrakan ciri dalam rangkaian neural convolutional (CNN) digunakan pada pengecaman imej?
- Adakah perlu menggunakan fungsi pembelajaran tak segerak untuk model pembelajaran mesin yang dijalankan dalam TensorFlow.js?
- Apakah parameter bilangan perkataan maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bolehkah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk mencari perkataan yang paling kerap?
- Apa itu TOCO?
- Apakah hubungan antara beberapa zaman dalam model pembelajaran mesin dan ketepatan ramalan daripada menjalankan model?
- Adakah API jiran pek dalam Pembelajaran Berstruktur Neural TensorFlow menghasilkan set data latihan tambahan berdasarkan data graf semula jadi?
- Apakah API jiran pek dalam Pembelajaran Berstruktur Neural TensorFlow?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals