TensorFlow Extended (TFX) je moćna platforma otvorenog koda koju je razvio Google za implementaciju i upravljanje modelima mašinskog učenja u proizvodnim okruženjima. Pruža sveobuhvatan skup alata i biblioteka koje pomažu da se pojednostavi radni tok mašinskog učenja, od unosa podataka i predobrade do obučavanja i posluživanja modela. TFX je posebno dizajniran za rješavanje izazova s kojima se suočavaju pri prelasku iz faze razvoja i eksperimentiranja na implementaciju i održavanje modela strojnog učenja u velikom obimu.
Jedna od ključnih komponenti TFX-a je skladište metapodataka. Skladište metapodataka je centralizirano spremište koje pohranjuje metapodatke o različitim artefaktima i izvršenjima uključenim u proces strojnog učenja. Djeluje kao katalog informacija, hvatajući detalje kao što su podaci koji se koriste za obuku, primijenjeni koraci preprocesiranja, arhitektura modela, hiperparametri i metrike evaluacije. Ovi metapodaci pružaju vrijedne uvide u cijeli proces strojnog učenja i omogućavaju reproduktivnost, mogućnost revizije i suradnju.
TFX koristi skladište metapodataka kako bi omogućio nekoliko važnih mogućnosti za stavljanje modela mašinskog učenja u proizvodnju. Prvo, omogućava verzioniranje i praćenje roda, omogućavajući korisnicima da prate porijeklo modela i razumiju podatke i transformacije koje su doprinijele njegovom stvaranju. Ovo je ključno za održavanje transparentnosti i osiguravanje pouzdanosti modela u proizvodnji.
Drugo, TFX olakšava validaciju i evaluaciju modela. Skladište metapodataka pohranjuje metriku evaluacije, koja se može koristiti za praćenje performansi modela tokom vremena i donošenje informiranih odluka o ponovnoj obuci ili implementaciji modela. Upoređujući performanse različitih modela, organizacije mogu kontinuirano ponavljati i poboljšavati svoje sisteme mašinskog učenja.
Nadalje, TFX omogućava automatiziranu orkestraciju i implementaciju. Uz TFX, korisnici mogu definirati i izvršiti end-to-end cjevovode strojnog učenja koji obuhvataju unos podataka, prethodnu obradu, obuku modela i posluživanje. Skladište metapodataka pomaže u upravljanju ovim cjevovodima praćenjem statusa izvršenja i zavisnosti između komponenti cjevovoda. Ovo omogućava efikasnu i automatizovanu implementaciju modela, smanjujući rizik od grešaka i osiguravajući konzistentnu i pouzdanu implementaciju.
TFX takođe podržava opsluživanje modela i zaključivanje kroz svoju infrastrukturu za posluživanje. Modeli obučeni pomoću TFX-a mogu se primijeniti na različite platforme za posluživanje, kao što su TensorFlow Serving ili TensorFlow Lite, što olakšava integraciju modela u proizvodne sisteme i posluživanje predviđanja u velikom obimu.
TensorFlow Extended (TFX) je moćna platforma koja pojednostavljuje proces implementacije i upravljanja modelima mašinskog učenja u proizvodnji. Njegovo skladište metapodataka pruža verzioniranje, praćenje roda, validaciju modela i automatizovane mogućnosti orkestracije cevovoda. Koristeći TFX, organizacije mogu osigurati pouzdanost, skalabilnost i mogućnost održavanja svojih sistema 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