TensorFlow Extended (TFX) moćna je platforma otvorenog koda koju je razvio Google za implementaciju i upravljanje modelima strojnog učenja u proizvodnim okruženjima. Pruža sveobuhvatan skup alata i biblioteka koji pomažu pojednostaviti tijek rada strojnog učenja, od unosa podataka i predobrade do obuke modela i posluživanja. TFX je posebno dizajniran za rješavanje izazova s kojima se susreće pri prijelazu iz faze razvoja i eksperimentiranja na implementaciju i održavanje modela strojnog učenja u velikom broju.
Jedna od ključnih komponenti TFX-a je pohrana metapodataka. Spremište metapodataka centralizirano je spremište koje pohranjuje metapodatke o raznim artefaktima i izvršenjima uključenima u proces strojnog učenja. Djeluje kao katalog informacija, bilježeći detalje kao što su podaci korišteni za obuku, primijenjeni koraci pretprocesiranja, arhitektura modela, hiperparametri i metrika procjene. Ovi metapodaci pružaju dragocjene uvide u cijeli cjevovod strojnog učenja i omogućuju ponovljivost, reviziju i suradnju.
TFX koristi pohranu metapodataka kako bi omogućio nekoliko važnih mogućnosti za stavljanje modela strojnog učenja u proizvodnju. Prvo, omogućuje izradu verzija i praćenje loze, omogućujući korisnicima da prate podrijetlo modela i razumiju podatke i transformacije koje su pridonijele njegovom stvaranju. To je ključno za održavanje transparentnosti i osiguravanje pouzdanosti modela u proizvodnji.
Drugo, TFX olakšava validaciju i evaluaciju modela. Pohrana metapodataka pohranjuje metriku procjene, koja se može koristiti za praćenje izvedbe modela tijekom vremena i donošenje informiranih odluka o ponovnoj obuci ili implementaciji modela. Uspoređujući performanse različitih modela, organizacije mogu kontinuirano ponavljati i poboljšavati svoje sustave strojnog učenja.
Nadalje, TFX omogućuje automatiziranu orkestraciju i implementaciju cjevovoda. Pomoću TFX-a korisnici mogu definirati i izvršavati end-to-end cjevovode strojnog učenja koji obuhvaćaju unos podataka, pretprocesiranje, obuku modela i posluživanje. Pohrana metapodataka pomaže u upravljanju ovim cjevovodima praćenjem statusa izvršenja i ovisnosti između komponenti cjevovoda. To omogućuje učinkovitu i automatiziranu implementaciju modela, smanjujući rizik od pogrešaka i osiguravajući dosljednu i pouzdanu implementaciju.
TFX također podržava posluživanje modela i zaključivanje putem svoje infrastrukture posluživanja. Modeli obučeni pomoću TFX-a mogu se implementirati na različite platforme za posluživanje, kao što su TensorFlow Serving ili TensorFlow Lite, što olakšava integraciju modela u proizvodne sustave i posluživanje predviđanja u velikom broju.
TensorFlow Extended (TFX) moćna je platforma koja pojednostavljuje proces implementacije i upravljanja modelima strojnog učenja u proizvodnji. Njegova pohrana metapodataka pruža određivanje verzija, praćenje loze, provjeru valjanosti modela i mogućnosti automatizirane orkestracije cjevovoda. Korištenjem TFX-a, organizacije mogu osigurati pouzdanost, skalabilnost i mogućnost održavanja svojih sustava strojnog učenja.
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