TFX, kiu signifas TensorFlow Extended, estas ampleksa fin-al-fina platformo por konstrui produktadpretajn maŝinlernajn duktojn. Ĝi provizas aron da iloj kaj komponantoj, kiuj faciligas la disvolviĝon kaj disfaldiĝon de skaleblaj kaj fidindaj maŝinlernantaj sistemoj. TFX estas desegnita por trakti la defiojn de administrado kaj optimumigo de maŝinlernado-duktoj, ebligante datumsciencistojn kaj inĝenierojn koncentriĝi pri konstruado kaj ripeto de modeloj prefere ol trakti la kompleksecojn de infrastrukturo kaj datumadministrado.
TFX organizas la maŝinlernaddukton en plurajn horizontalajn tavolojn, ĉiu servante specifan celon en la ĝenerala laborfluo. Ĉi tiuj tavoloj funkcias kune por certigi la glatan fluon de datumoj kaj modelaj artefaktoj, same kiel la efikan ekzekuton de la dukto. Ni esploru la malsamajn tavolojn en TFX por dukto-administrado kaj optimumigo:
1. Ingesto kaj Valido de Datumoj:
Ĉi tiu tavolo respondecas pri konsumado de krudaj datumoj de diversaj fontoj, kiel dosieroj, datumbazoj aŭ fluaj sistemoj. TFX disponigas ilojn kiel TensorFlow Data Validation (TFDV) por plenumi datuman validigon kaj statistikan generacion. TFDV helpas identigi anomaliojn, mankantajn valorojn kaj datuman drivon, certigante la kvaliton kaj konsistencon de la enirdatenoj.
2. Antaŭtraktado de datumoj:
En ĉi tiu tavolo, TFX ofertas TensorFlow Transform (TFT) por elfari datuman antaŭtraktadon kaj karakterizan inĝenieristikon. TFT permesas al uzantoj difini transformojn pri eniga datumo, kiel skalado, normaligo, unu-varma kodigado kaj pli. Ĉi tiuj transformoj estas aplikataj konsekvence dum trejnado kaj servado, certigante datuman konsistencon kaj reduktante la riskon de datuma misformiĝo.
3. Modela Trejnado:
TFX ekspluatas la potencajn trejnadkapablojn de TensorFlow en ĉi tiu tavolo. Uzantoj povas difini kaj trejni siajn maŝinlernajn modelojn per la altnivelaj API-oj de TensorFlow aŭ kutima kodo de TensorFlow. TFX disponigas ilojn kiel TensorFlow Model Analysis (TFMA) por taksi kaj validigi la trejnitajn modelojn uzante metrikojn, bildigojn kaj tranĉaĵteknikojn. TFMA helpas taksi la efikecon de la modelo kaj identigi eblajn problemojn aŭ biasojn.
4. Modela Valido kaj Taksado:
Ĉi tiu tavolo koncentriĝas pri validigado kaj taksado de la trejnitaj modeloj. TFX disponigas TensorFlow Data Validation (TFDV) kaj TensorFlow Model Analysis (TFMA) por plenumi ampleksan modelvalidigon kaj taksadon. TFDV helpas validigi la enigajn datumojn kontraŭ la atendoj difinitaj dum la datumkonsuma fazo, dum TFMA ebligas al uzantoj taksi la agadon de la modelo kontraŭ antaŭdifinitaj metrikoj kaj tranĉaĵoj.
5. Modela Deplojo:
TFX subtenas modeldeplojon en diversaj medioj, inkluzive de TensorFlow Serving, TensorFlow Lite kaj TensorFlow.js. TensorFlow Serving permesas al uzantoj servi siajn modelojn kiel skaleblaj kaj efikaj retservoj, dum TensorFlow Lite kaj TensorFlow.js ebligas deplojon sur moveblaj kaj retplatformoj, respektive. TFX provizas ilojn kaj ilojn por paki kaj disfaldi la trejnitajn modelojn facile.
6. Orkestrado kaj Laborflua Administrado:
TFX integriĝas kun laborfluaj administradsistemoj, kiel ekzemple Apache Airflow kaj Kubeflow Pipelines, por reĝisori kaj administri la tutan maŝinlernaddukton. Ĉi tiuj sistemoj disponigas kapablojn por planado, monitorado kaj erartraktado, certigante la fidindan plenumon de la dukto.
Organizante la dukton en ĉi tiujn horizontalajn tavolojn, TFX ebligas al datumsciencistoj kaj inĝenieroj disvolvi kaj optimumigi maŝinlernajn sistemojn efike. Ĝi disponigas strukturitan kaj skaleblan aliron por administri la kompleksecojn de datumkonsumado, antaŭprilaborado, modeltrejnado, validumado, taksado kaj deplojo. Kun TFX, uzantoj povas koncentriĝi pri konstruado de altkvalitaj modeloj kaj liverado de valoro al siaj organizoj.
TFX por dukto-administrado kaj optimumigo inkluzivas horizontalajn tavolojn por datuma konsumado kaj validumado, datumpretigo, modeltrejnado, modelvalidumado kaj taksado, modeldeplojo, kaj instrumentado kaj laborfluadministrado. Ĉi tiuj tavoloj funkcias kune por plifaciligi la disvolviĝon kaj disfaldiĝon de maŝinlernado-duktoj, ebligante datumajn sciencistojn kaj inĝenierojn konstrui skaleblajn kaj fidindajn maŝinlernajn sistemojn.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kiel oni povas uzi enkonstruan tavolon por aŭtomate asigni taŭgajn aksojn por intrigo de reprezentado de vortoj kiel vektoroj?
- Kio estas la celo de maksimuma kunigo en CNN?
- Kiel estas la procedo de eltiro de trajto en konvolucia neŭrala reto (CNN) aplikata al bildrekono?
- Ĉu necesas uzi nesinkronan lernan funkcion por maŝinlernado-modeloj, kiuj funkcias en TensorFlow.js?
- Kio estas la parametro de maksimuma nombro da vortoj de TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ĉu TensorFlow Keras Tokenizer API povas esti uzata por trovi plej oftajn vortojn?
- Kio estas TOCO?
- Kio estas la rilato inter kelkaj epokoj en maŝinlernada modelo kaj la precizeco de antaŭdiro de funkciado de la modelo?
- Ĉu la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow produktas pliigitan trejnan datumon bazitan sur naturaj grafikaj datumoj?
- Kio estas la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals