TensorFlow Extended (TFX) moćna je platforma otvorenog koda dizajnirana za olakšavanje razvoja i implementacije modela strojnog učenja (ML) u proizvodnim okruženjima. Pruža sveobuhvatan skup alata i biblioteka koji omogućuju izgradnju end-to-end ML cjevovoda. Ti se cjevovodi sastoje od nekoliko različitih faza, od kojih svaka služi određenoj svrsi i pridonosi ukupnom uspjehu tijeka rada ML-a. U ovom odgovoru istražit ćemo različite faze ML cjevovoda u TFX-u.
1. Gutanje podataka:
Prva faza ML cjevovoda uključuje unos podataka iz različitih izvora i njihovu transformaciju u format prikladan 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 format TensorFlow's Example. Ova faza omogućuje ekstrakciju, provjeru valjanosti i pretprocesiranje podataka potrebnih za sljedeće faze.
2. Validacija podataka:
Nakon što se podaci unesu, sljedeća faza uključuje provjeru podataka kako bi se osigurala njihova kvaliteta i dosljednost. TFX pruža komponentu StatisticsGen, koja izračunava sumarnu statistiku podataka, i komponentu SchemaGen, koja izvodi shemu na temelju statistike. Ove komponente pomažu u prepoznavanju anomalija, nedostajućih vrijednosti i nedosljednosti u podacima, omogućujući podatkovnim inženjerima i praktičarima ML-a da poduzmu odgovarajuće radnje.
3. Transformacija podataka:
Nakon validacije podataka, ML cjevovod prelazi na fazu transformacije podataka. TFX nudi komponentu Transform, koja na podatke primjenjuje tehnike inženjeringa značajki, kao što su normalizacija, jednokratno kodiranje i križanje značajki. 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 pomoću transformiranih podataka. TFX pruža komponentu Trainer, koja iskorištava moćne mogućnosti obuke TensorFlowa za obuku modela na distribuiranim sustavima ili GPU-ovima. Ova komponenta omogućuje prilagodbu parametara obuke, arhitekture modela i algoritama optimizacije, omogućujući praktičarima ML-a da učinkovito eksperimentiraju i ponavljaju svoje modele.
5. Evaluacija modela:
Nakon što su modeli obučeni, sljedeća faza je evaluacija modela. TFX pruža komponentu Evaluator, koja procjenjuje izvedbu uvježbanih modela koristeći metriku procjene kao što su točnost, preciznost, prisjećanje i F1 rezultat. Ova faza pomaže u prepoznavanju potencijalnih problema s modelima i pruža uvid u njihovo ponašanje na nevidljivim podacima.
6. Validacija modela:
Nakon evaluacije modela, ML cjevovod prelazi na validaciju modela. TFX nudi komponentu ModelValidator, koja provjerava valjanost obučenih modela u odnosu na prethodno izvedenu shemu. Ova faza osigurava da se modeli pridržavaju očekivanog formata podataka i pomaže u otkrivanju problema kao što su pomicanje podataka ili evolucija sheme.
7. Implementacija modela:
Posljednja faza ML cjevovoda uključuje implementaciju obučenih modela u proizvodna okruženja. TFX pruža komponentu Pusher, koja izvozi obučene modele i povezane artefakte u sustav za posluživanje, kao što je TensorFlow Serving ili TensorFlow Lite. Ova faza omogućuje integraciju ML modela u aplikacije, omogućujući im da predviđaju nove podatke.
ML cjevovod u TFX-u sastoji se od nekoliko faza, uključujući unos podataka, provjeru valjanosti podataka, transformaciju podataka, obuku modela, evaluaciju modela, provjeru valjanosti modela i implementaciju modela. Svaka faza pridonosi ukupnom uspjehu tijeka rada ML-a osiguravanjem kvalitete podataka, omogućavanjem inženjeringa značajki, obučavanjem točnih modela, procjenom njihove izvedbe i njihovom implementacijom u proizvodna okruženja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugradnju za automatsko dodjeljivanje odgovarajućih osi za prikaz predstavljanja riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN-u?
- Kako se postupak izdvajanja značajki u konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slike?
- Je li potrebno koristiti asinkronu funkciju učenja za modele strojnog učenja koji se izvode u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi za TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Što je TOCO?
- Kakav je odnos između broja epoha u modelu strojnog učenja i točnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Proizvodi li API susjeda paketa u Neural Structured Learning TensorFlowa prošireni skup podataka za obuku na temelju podataka prirodnog grafikona?
- Što je API susjeda paketa u neuralno strukturiranom učenju TensorFlowa?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals