TFX, što je skraćenica za TensorFlow Extended, je sveobuhvatna platforma od kraja do kraja za izgradnju cevovoda mašinskog učenja spremnih za proizvodnju. Pruža skup alata i komponenti koje olakšavaju razvoj i primenu skalabilnih i pouzdanih sistema mašinskog učenja. TFX je dizajniran da odgovori na izazove upravljanja i optimizacije cevovoda mašinskog učenja, omogućavajući naučnicima i inženjerima podataka da se usredsrede na izgradnju i ponavljanje modela umesto da se bave složenošću infrastrukture i upravljanja podacima.
TFX organizira cevovod strojnog učenja u nekoliko horizontalnih slojeva, od kojih svaki služi specifičnoj svrsi u cjelokupnom toku rada. Ovi slojevi rade zajedno kako bi osigurali nesmetan protok podataka i artefakata modela, kao i efikasno izvršenje cevovoda. Hajde da istražimo različite slojeve u TFX-u za upravljanje cevovodom i optimizaciju:
1. Gutanje podataka i provjera valjanosti:
Ovaj sloj je odgovoran za unos sirovih podataka iz različitih izvora, kao što su datoteke, baze podataka ili sistemi za striming. TFX pruža alate kao što je TensorFlow Data Validation (TFDV) za provjeru valjanosti podataka i generiranje statistike. TFDV pomaže u identifikaciji anomalija, nedostajućih vrijednosti i pomaka podataka, osiguravajući kvalitet i konzistentnost ulaznih podataka.
2. Prethodna obrada podataka:
U ovom sloju, TFX nudi TensorFlow Transform (TFT) za obavljanje predobrade podataka i inženjering karakteristika. TFT omogućava korisnicima da definiraju transformacije na ulaznim podacima, kao što su skaliranje, normalizacija, jednokratno kodiranje i još mnogo toga. Ove transformacije se dosljedno primjenjuju i tokom obuke i tokom služenja, osiguravajući konzistentnost podataka i smanjujući rizik od iskrivljenja podataka.
3. Obuka modela:
TFX koristi moćne mogućnosti treninga TensorFlow u ovom sloju. Korisnici mogu definirati i trenirati svoje modele strojnog učenja koristeći TensorFlow API-je visokog nivoa ili prilagođeni TensorFlow kod. TFX pruža alate kao što je analiza modela TensorFlow (TFMA) za procjenu i validaciju obučenih modela korištenjem metrike, vizualizacije i tehnika rezanja. TFMA pomaže u procjeni performansi modela i identifikaciji potencijalnih problema ili predrasuda.
4. Validacija i evaluacija modela:
Ovaj sloj se fokusira na validaciju i evaluaciju obučenih modela. TFX pruža proveru valjanosti podataka TensorFlow (TFDV) i analizu modela TensorFlow (TFMA) za obavljanje sveobuhvatne validacije i evaluacije modela. TFDV pomaže da se validiraju ulazni podaci u odnosu na očekivanja definisana tokom faze unosa podataka, dok TFMA omogućava korisnicima da procene performanse modela u odnosu na unapred definisane metrike i preseke.
5. Model implementacije:
TFX podržava implementaciju modela u različitim okruženjima, uključujući TensorFlow Serving, TensorFlow Lite i TensorFlow.js. TensorFlow Serving omogućava korisnicima da služe svojim modelima kao skalabilne i efikasne web usluge, dok TensorFlow Lite i TensorFlow.js omogućavaju primenu na mobilnim i web platformama, respektivno. TFX pruža alate i uslužne programe za pakovanje i implementaciju obučenih modela s lakoćom.
6. Orkestracija i upravljanje tokom rada:
TFX se integriše sa sistemima za upravljanje tokovima rada, kao što su Apache Airflow i Kubeflow Pipelines, kako bi orkestrirao i upravljao čitavim cevovodom mašinskog učenja. Ovi sistemi pružaju mogućnosti za planiranje, praćenje i rukovanje greškama, osiguravajući pouzdano izvršenje cevovoda.
Organizovanjem cevovoda u ove horizontalne slojeve, TFX omogućava naučnicima i inženjerima podataka da efikasno razviju i optimizuju sisteme mašinskog učenja. Pruža strukturiran i skalabilan pristup za upravljanje složenošću unosa podataka, predobrade, obuke modela, validacije, evaluacije i implementacije. Uz TFX, korisnici se mogu fokusirati na izgradnju visokokvalitetnih modela i isporuku vrijednosti svojim organizacijama.
TFX za upravljanje cevovodom i optimizaciju uključuje horizontalne slojeve za unos i validaciju podataka, prethodnu obradu podataka, obuku modela, validaciju i evaluaciju modela, implementaciju modela, i orkestraciju i upravljanje tokom rada. Ovi slojevi rade zajedno kako bi pojednostavili razvoj i implementaciju cevovoda mašinskog učenja, omogućavajući naučnicima i inženjerima podataka da izgrade skalabilne i pouzdane sisteme mašinskog učenja.
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