TensorFlow Extended (TFX) ialah platform sumber terbuka yang berkuasa yang dibangunkan oleh Google untuk mengatur dan mengurus model pembelajaran mesin dalam persekitaran pengeluaran. Ia menyediakan set alat dan perpustakaan yang komprehensif yang membantu memperkemas aliran kerja pembelajaran mesin, daripada pengingesan dan prapemprosesan data kepada latihan model dan penyajian. TFX direka khusus untuk menangani cabaran yang dihadapi apabila beralih daripada fasa pembangunan dan percubaan kepada menggunakan dan mengekalkan model pembelajaran mesin pada skala.
Salah satu komponen utama TFX ialah gedung Metadata. Stor Metadata ialah repositori berpusat yang menyimpan metadata tentang pelbagai artifak dan pelaksanaan yang terlibat dalam proses pembelajaran mesin. Ia bertindak sebagai katalog maklumat, menangkap butiran seperti data yang digunakan untuk latihan, langkah prapemprosesan yang digunakan, seni bina model, hiperparameter dan metrik penilaian. Metadata ini memberikan cerapan berharga ke dalam keseluruhan saluran pembelajaran mesin dan membolehkan kebolehulangan, kebolehauditan dan kerjasama.
TFX memanfaatkan stor Metadata untuk membolehkan beberapa keupayaan penting untuk meletakkan model pembelajaran mesin ke dalam pengeluaran. Pertama, ia membolehkan versi dan penjejakan keturunan, membolehkan pengguna mengesan asal usul model dan memahami data dan transformasi yang menyumbang kepada penciptaannya. Ini penting untuk mengekalkan ketelusan dan memastikan kebolehpercayaan model dalam pengeluaran.
Kedua, TFX memudahkan pengesahan dan penilaian model. Stor Metadata menyimpan metrik penilaian, yang boleh digunakan untuk memantau prestasi model dari semasa ke semasa dan membuat keputusan termaklum tentang latihan semula atau penggunaan model. Dengan membandingkan prestasi model yang berbeza, organisasi boleh mengulang dan menambah baik sistem pembelajaran mesin mereka secara berterusan.
Tambahan pula, TFX mendayakan orkestrasi dan penggunaan saluran paip automatik. Dengan TFX, pengguna boleh mentakrif dan melaksanakan saluran pembelajaran mesin hujung ke hujung yang merangkumi pengingesan data, prapemprosesan, latihan model dan penyajian. Stor Metadata membantu mengurus saluran paip ini dengan menjejaki status pelaksanaan dan kebergantungan antara komponen saluran paip. Ini membolehkan penggunaan model yang cekap dan automatik, mengurangkan risiko ralat dan memastikan penggunaan yang konsisten dan boleh dipercayai.
TFX juga menyokong penyajian model dan inferens melalui infrastruktur penyajiannya. Model yang dilatih menggunakan TFX boleh digunakan ke pelbagai platform penyajian, seperti TensorFlow Serving atau TensorFlow Lite, menjadikannya mudah untuk menyepadukan model ke dalam sistem pengeluaran dan menyampaikan ramalan pada skala.
TensorFlow Extended (TFX) ialah platform berkuasa yang memudahkan proses mengatur dan mengurus model pembelajaran mesin dalam pengeluaran. Kedai Metadatanya menyediakan versi, penjejakan keturunan, pengesahan model dan keupayaan orkestrasi saluran paip automatik. Dengan memanfaatkan TFX, organisasi boleh memastikan kebolehpercayaan, skalabiliti dan kebolehselenggaraan sistem pembelajaran mesin mereka.
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