TensorFlow Extended (TFX) je zmogljiva odprtokodna platforma, ki jo je razvil Google za uvajanje in upravljanje modelov strojnega učenja v proizvodnih okoljih. Zagotavlja obsežen nabor orodij in knjižnic, ki pomagajo racionalizirati delovni tok strojnega učenja, od vnosa podatkov in predprocesiranja do usposabljanja in strežbe modela. TFX je posebej zasnovan za reševanje izzivov, s katerimi se soočamo pri prehodu iz faze razvoja in eksperimentiranja na uvajanje in vzdrževanje modelov strojnega učenja v velikem obsegu.
Ena ključnih komponent TFX je shramba metapodatkov. Shramba metapodatkov je centralizirano skladišče, ki shranjuje metapodatke o različnih artefaktih in izvedbah, vključenih v proces strojnega učenja. Deluje kot katalog informacij, ki zajema podrobnosti, kot so podatki, uporabljeni za usposabljanje, uporabljeni koraki predprocesiranja, arhitektura modela, hiperparametri in meritve vrednotenja. Ti metapodatki zagotavljajo dragocene vpoglede v celoten sistem strojnega učenja in omogočajo ponovljivost, revizijo in sodelovanje.
TFX izkorišča shrambo metapodatkov, da omogoči več pomembnih zmogljivosti za uvajanje modelov strojnega učenja v proizvodnjo. Prvič, omogoča ustvarjanje različic in sledenje rodu, kar uporabnikom omogoča sledenje izvoru modela ter razumevanje podatkov in transformacij, ki so prispevale k njegovemu ustvarjanju. To je ključnega pomena za ohranjanje preglednosti in zagotavljanje zanesljivosti modelov v proizvodnji.
Drugič, TFX olajša validacijo in vrednotenje modela. V shrambi metapodatkov so shranjene metrike vrednotenja, ki jih je mogoče uporabiti za spremljanje uspešnosti modela skozi čas in sprejemanje premišljenih odločitev o preusposabljanju ali uvajanju modela. S primerjavo uspešnosti različnih modelov lahko organizacije nenehno ponavljajo in izboljšujejo svoje sisteme strojnega učenja.
Poleg tega TFX omogoča avtomatizirano orkestracijo in uvajanje cevovoda. S TFX lahko uporabniki definirajo in izvajajo cevovode strojnega učenja od konca do konca, ki vključujejo vnos podatkov, predhodno obdelavo, usposabljanje modela in strežbo. Shramba metapodatkov pomaga upravljati te cevovode tako, da spremlja stanje izvajanja in odvisnosti med komponentami cevovoda. To omogoča učinkovito in avtomatizirano uvajanje modela, zmanjšuje tveganje napak in zagotavlja dosledne in zanesljive uvajanja.
TFX podpira tudi streženje modela in sklepanje prek svoje strežbene infrastrukture. Modele, usposobljene z uporabo TFX, je mogoče namestiti na različne strežne platforme, kot sta TensorFlow Serving ali TensorFlow Lite, kar olajša integracijo modelov v proizvodne sisteme in streženje napovedi v velikem obsegu.
TensorFlow Extended (TFX) je zmogljiva platforma, ki poenostavlja postopek uvajanja in upravljanja modelov strojnega učenja v proizvodnji. Njegova shramba metapodatkov zagotavlja različice, sledenje rodu, validacijo modela in zmožnosti avtomatiziranega orkestriranja cevovoda. Z uporabo TFX lahko organizacije zagotovijo zanesljivost, razširljivost in vzdržljivost svojih sistemov strojnega učenja.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako lahko uporabimo vdelano plast za samodejno dodelitev ustreznih osi za graf predstavitve besed kot vektorjev?
- Kakšen je namen največjega združevanja v CNN?
- Kako se postopek ekstrakcije značilnosti v konvolucijski nevronski mreži (CNN) uporablja za prepoznavanje slik?
- Ali je treba uporabiti funkcijo asinhronega učenja za modele strojnega učenja, ki se izvajajo v TensorFlow.js?
- Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
- Ali je mogoče API TensorFlow Keras Tokenizer uporabiti za iskanje najpogostejših besed?
- Kaj je TOCO?
- Kakšno je razmerje med številom epoh v modelu strojnega učenja in natančnostjo napovedi pri izvajanju modela?
- Ali API za sosednje pakete v Neural Structured Learning of TensorFlow ustvari razširjen nabor podatkov za usposabljanje na podlagi podatkov naravnega grafa?
- Kaj je API za sosednje pakete v nevronsko strukturiranem učenju TensorFlow?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals