TensorFlow Extended (TFX) je moćna platforma otvorenog koda dizajnirana da olakša razvoj i primenu modela mašinskog učenja (ML) u proizvodnim okruženjima. Pruža sveobuhvatan skup alata i biblioteka koje omogućavaju izgradnju end-to-end ML cjevovoda. Ovi kanali se sastoje od nekoliko različitih faza, od kojih svaka služi specifičnoj svrsi i doprinosi ukupnom uspjehu toka ML rada. U ovom odgovoru ćemo istražiti različite faze ML pipelinea u TFX-u.
1. Unošenje podataka:
Prva faza ML pipeline-a uključuje unos podataka iz različitih izvora i njihovu transformaciju u format pogodan za ML zadatke. TFX pruža komponente kao što je ExampleGen, koji čita podatke iz različitih izvora kao što su CSV datoteke ili baze podataka, i pretvara ih u TensorFlow format primjera. Ova faza omogućava ekstrakciju, validaciju i prethodnu obradu podataka potrebnih za naredne faze.
2. Validacija podataka:
Kada se podaci unesu, sljedeća faza uključuje provjeru valjanosti podataka kako bi se osigurao njihov kvalitet i konzistentnost. TFX obezbeđuje komponentu StatisticsGen, koja izračunava zbirnu statistiku podataka, i komponentu SchemaGen, koja zaključuje šemu na osnovu statistike. Ove komponente pomažu u identifikaciji anomalija, nedostajućih vrijednosti i nedosljednosti u podacima, omogućavajući inženjerima podataka i praktičarima ML-a da preduzmu odgovarajuće radnje.
3. Transformacija podataka:
Nakon validacije podataka, ML pipeline prelazi na fazu transformacije podataka. TFX nudi komponentu Transform, koja primjenjuje tehnike inženjeringa karakteristika, kao što su normalizacija, jednokratno kodiranje i ukrštanje karakteristika, na podatke. Ova faza igra ključnu ulogu u pripremi podataka za obuku modela, jer pomaže u poboljšanju performansi modela i sposobnosti generalizacije.
4. Obuka modela:
Faza obuke modela uključuje obuku ML modela koristeći transformirane podatke. TFX pruža komponentu Trainer, koja koristi TensorFlow-ove moćne mogućnosti obuke za obuku modela na distribuiranim sistemima ili GPU-ovima. Ova komponenta omogućava prilagođavanje parametara obuke, arhitekture modela i algoritama optimizacije, omogućavajući praktičarima ML da eksperimentišu i efikasno ponavljaju svoje modele.
5. Procjena modela:
Nakon što su modeli obučeni, sljedeća faza je evaluacija modela. TFX obezbeđuje komponentu Evaluator, koja procenjuje performanse obučenih modela koristeći metrike evaluacije kao što su tačnost, preciznost, opoziv i F1 rezultat. Ova faza pomaže u identifikaciji potencijalnih problema s modelima i pruža uvid u njihovo ponašanje na nevidljivim podacima.
6. Validacija modela:
Nakon evaluacije modela, ML pipeline prelazi na validaciju modela. TFX nudi komponentu ModelValidator, koja validira obučene modele u odnosu na prethodno izvedenu šemu. Ova faza osigurava da se modeli pridržavaju očekivanog formata podataka i pomaže u otkrivanju problema kao što su pomjeranje podataka ili evolucija sheme.
7. Model implementacije:
Završna faza ML pipeline-a uključuje implementaciju obučenih modela u proizvodna okruženja. TFX obezbeđuje Pusher komponentu, koja izvozi obučene modele i povezane artefakte u sistem za serviranje, kao što je TensorFlow Serving ili TensorFlow Lite. Ova faza omogućava integraciju ML modela u aplikacije, omogućavajući im da predviđaju nove podatke.
ML pipeline u TFX-u sastoji se od nekoliko faza, uključujući unos podataka, validaciju podataka, transformaciju podataka, obuku modela, evaluaciju modela, validaciju modela i implementaciju modela. Svaka faza doprinosi ukupnom uspjehu ML toka rada osiguravajući kvalitet podataka, omogućavajući inženjering karakteristika, obučavajući tačne modele, procjenjujući njihove performanse i implementirajući ih u proizvodna okruženja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugrađivanje da se automatski dodijele odgovarajuće ose za dijagram reprezentacije riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN?
- Kako se proces izdvajanja karakteristika u konvolucionoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slika?
- Da li je potrebno koristiti funkciju asinhronog učenja za modele mašinskog učenja koji rade u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi TensorFlow Keras Tokenizer API-ja?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Šta je TOCO?
- Kakav je odnos između brojnih epoha u modelu mašinskog učenja i tačnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Da li API susjednih paketa u Neural Structured Learning TensorFlow-u proizvodi prošireni skup podataka za obuku zasnovan na podacima prirodnog grafa?
- Šta je API susjeda paketa u neuronskom strukturiranom učenju TensorFlow-a?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals