TFX (расшифровывается как TensorFlow Extended) — это комплексная комплексная платформа для построения готовых к работе конвейеров машинного обучения. Он предоставляет набор инструментов и компонентов, упрощающих разработку и развертывание масштабируемых и надежных систем машинного обучения. TFX предназначен для решения задач управления и оптимизации конвейеров машинного обучения, позволяя специалистам по данным и инженерам сосредоточиться на построении и итерации моделей, а не на решении сложностей инфраструктуры и управления данными.
TFX организует конвейер машинного обучения в несколько горизонтальных слоев, каждый из которых служит определенной цели в общем рабочем процессе. Эти уровни работают вместе, чтобы обеспечить плавный поток данных и артефактов модели, а также эффективное выполнение конвейера. Давайте рассмотрим различные уровни в TFX для управления конвейером и его оптимизации:
1. Прием и проверка данных:
Этот уровень отвечает за прием необработанных данных из различных источников, таких как файлы, базы данных или потоковые системы. TFX предоставляет такие инструменты, как проверка данных TensorFlow (TFDV), для проверки данных и создания статистики. TFDV помогает выявлять аномалии, пропущенные значения и дрейф данных, обеспечивая качество и согласованность входных данных.
2. Предварительная обработка данных:
На этом уровне TFX предлагает TensorFlow Transform (TFT) для предварительной обработки данных и разработки функций. TFT позволяет пользователям определять преобразования входных данных, такие как масштабирование, нормализация, горячее кодирование и многое другое. Эти преобразования последовательно применяются как во время обучения, так и во время обслуживания, обеспечивая согласованность данных и снижая риск искажения данных.
3. Обучение модели:
На этом уровне TFX использует мощные возможности обучения TensorFlow. Пользователи могут определять и обучать свои модели машинного обучения с помощью высокоуровневых API-интерфейсов TensorFlow или пользовательского кода TensorFlow. TFX предоставляет такие инструменты, как анализ моделей TensorFlow (TFMA), для оценки и проверки обученных моделей с использованием метрик, визуализаций и методов нарезки. TFMA помогает оценить производительность модели и выявить потенциальные проблемы или отклонения.
4. Проверка и оценка модели:
Этот уровень фокусируется на проверке и оценке обученных моделей. TFX обеспечивает проверку данных TensorFlow (TFDV) и анализ модели TensorFlow (TFMA) для выполнения комплексной проверки и оценки модели. TFDV помогает проверять входные данные на соответствие ожиданиям, определенным на этапе приема данных, а TFMA позволяет пользователям оценивать производительность модели по заранее определенным показателям и срезам.
5. Развертывание модели:
TFX поддерживает развертывание модели в различных средах, включая TensorFlow Serving, TensorFlow Lite и TensorFlow.js. TensorFlow Serving позволяет пользователям использовать свои модели в качестве масштабируемых и эффективных веб-сервисов, а TensorFlow Lite и TensorFlow.js обеспечивают развертывание на мобильных и веб-платформах соответственно. TFX предоставляет инструменты и утилиты для простой упаковки и развертывания обученных моделей.
6. Оркестрация и управление рабочим процессом:
TFX интегрируется с системами управления рабочими процессами, такими как Apache Airflow и Kubeflow Pipelines, для координации и управления всем конвейером машинного обучения. Эти системы предоставляют возможности для планирования, мониторинга и обработки ошибок, обеспечивая надежное выполнение конвейера.
Организуя конвейер в эти горизонтальные слои, TFX позволяет специалистам по обработке и анализу данных и инженерам эффективно разрабатывать и оптимизировать системы машинного обучения. Он обеспечивает структурированный и масштабируемый подход к управлению сложностями приема данных, предварительной обработки, обучения моделей, проверки, оценки и развертывания. С помощью TFX пользователи могут сосредоточиться на создании высококачественных моделей и создании ценности для своих организаций.
TFX для управления и оптимизации конвейера включает горизонтальные уровни для приема и проверки данных, предварительной обработки данных, обучения модели, проверки и оценки модели, развертывания модели, а также оркестровки и управления рабочими процессами. Эти уровни работают вместе, чтобы упростить разработку и развертывание конвейеров машинного обучения, позволяя специалистам по данным и инженерам создавать масштабируемые и надежные системы 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