TensorFlow Extended (TFX) — это мощная платформа с открытым исходным кодом, разработанная Google для развертывания и управления моделями машинного обучения в производственных средах. Он предоставляет полный набор инструментов и библиотек, которые помогают оптимизировать рабочий процесс машинного обучения, от приема и предварительной обработки данных до обучения и обслуживания моделей. TFX специально разработан для решения проблем, возникающих при переходе от фазы разработки и экспериментов к развертыванию и поддержке моделей машинного обучения в масштабе.
Одним из ключевых компонентов TFX является хранилище метаданных. Хранилище метаданных — это централизованный репозиторий, в котором хранятся метаданные о различных артефактах и исполнениях, задействованных в процессе машинного обучения. Он действует как каталог информации, фиксируя такие детали, как данные, используемые для обучения, применяемые шаги предварительной обработки, архитектуру модели, гиперпараметры и метрики оценки. Эти метаданные предоставляют ценную информацию обо всем конвейере машинного обучения и обеспечивают воспроизводимость, возможность аудита и совместную работу.
TFX использует хранилище метаданных, чтобы включить несколько важных возможностей для запуска моделей машинного обучения в производство. Во-первых, он позволяет отслеживать версии и происхождение, позволяя пользователям отслеживать происхождение модели и понимать данные и преобразования, которые способствовали ее созданию. Это имеет решающее значение для поддержания прозрачности и обеспечения надежности моделей в производстве.
Во-вторых, TFX облегчает проверку и оценку модели. В хранилище метаданных хранятся метрики оценки, которые можно использовать для отслеживания производительности модели с течением времени и принятия обоснованных решений о переобучении или развертывании модели. Сравнивая производительность различных моделей, организации могут постоянно повторять и улучшать свои системы машинного обучения.
Кроме того, TFX обеспечивает автоматическую оркестровку и развертывание конвейера. С помощью TFX пользователи могут определять и выполнять сквозные конвейеры машинного обучения, которые охватывают прием данных, предварительную обработку, обучение моделей и обслуживание. Хранилище метаданных помогает управлять этими конвейерами, отслеживая состояние выполнения и зависимости между компонентами конвейера. Это позволяет эффективно и автоматически развертывать модели, снижая риск ошибок и обеспечивая последовательное и надежное развертывание.
TFX также поддерживает обслуживание моделей и вывод через свою обслуживающую инфраструктуру. Модели, обученные с помощью TFX, можно развертывать на различных обслуживающих платформах, таких как TensorFlow Serving или TensorFlow Lite, что упрощает интеграцию моделей в производственные системы и предоставление прогнозов в масштабе.
TensorFlow Extended (TFX) — это мощная платформа, упрощающая процесс развертывания моделей машинного обучения и управления ими в производственной среде. Его хранилище метаданных обеспечивает управление версиями, отслеживание происхождения, проверку модели и возможности автоматизированной оркестровки конвейера. Используя TFX, организации могут обеспечить надежность, масштабируемость и ремонтопригодность своих систем машинного обучения.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Основы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как можно использовать слой внедрения для автоматического назначения правильных осей для графика представления слов в виде векторов?
- Какова цель максимального объединения в CNN?
- Как процесс извлечения признаков в сверточной нейронной сети (CNN) применяется для распознавания изображений?
- Необходимо ли использовать функцию асинхронного обучения для моделей машинного обучения, работающих в TensorFlow.js?
- Каково максимальное количество слов в API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Можно ли использовать API TensorFlow Keras Tokenizer для поиска наиболее часто встречающихся слов?
- Что такое ТОКО?
- Какова связь между количеством эпох в модели машинного обучения и точностью прогноза при запуске модели?
- Создает ли API соседей пакета в нейронном структурированном обучении TensorFlow расширенный набор обучающих данных на основе данных естественного графа?
- Что такое API соседей пакета в нейронном структурированном обучении TensorFlow?
Посмотреть больше вопросов и ответов в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals