TensorFlow Extended (TFX) je výkonná open source platforma vyvinutá spoločnosťou Google na nasadenie a správu modelov strojového učenia v produkčných prostrediach. Poskytuje komplexnú sadu nástrojov a knižníc, ktoré pomáhajú zefektívniť pracovný tok strojového učenia, od príjmu údajov a predbežného spracovania až po trénovanie a poskytovanie modelov. TFX je špeciálne navrhnutý tak, aby riešil výzvy, ktorým čelíme pri prechode z fázy vývoja a experimentovania k nasadzovaniu a udržiavaniu modelov strojového učenia vo veľkom rozsahu.
Jednou z kľúčových súčastí TFX je úložisko metadát. Úložisko metadát je centralizované úložisko, ktoré ukladá metadáta o rôznych artefaktoch a vykonávaniach zapojených do procesu strojového učenia. Pôsobí ako katalóg informácií, ktorý zachytáva detaily, ako sú údaje použité na školenie, použité kroky predspracovania, architektúra modelu, hyperparametre a metriky hodnotenia. Tieto metadáta poskytujú cenné informácie o celom procese strojového učenia a umožňujú reprodukovateľnosť, auditovateľnosť a spoluprácu.
TFX využíva úložisko Metadata, aby umožnilo niekoľko dôležitých funkcií na uvedenie modelov strojového učenia do produkcie. Po prvé, umožňuje vytváranie verzií a sledovanie línií, čo používateľom umožňuje sledovať pôvod modelu a porozumieť údajom a transformáciám, ktoré prispeli k jeho vytvoreniu. To je kľúčové pre zachovanie transparentnosti a zabezpečenie spoľahlivosti modelov vo výrobe.
Po druhé, TFX uľahčuje validáciu a hodnotenie modelu. Úložisko metaúdajov ukladá hodnotiace metriky, ktoré možno použiť na sledovanie výkonnosti modelu v priebehu času a prijímanie informovaných rozhodnutí o preškolení alebo nasadení modelu. Porovnaním výkonu rôznych modelov môžu organizácie neustále opakovať a zlepšovať svoje systémy strojového učenia.
Okrem toho TFX umožňuje automatizovanú orchestráciu a nasadenie potrubia. Pomocou TFX môžu používatelia definovať a spúšťať komplexné kanály strojového učenia, ktoré zahŕňajú príjem údajov, predbežné spracovanie, trénovanie modelov a poskytovanie. Úložisko metaúdajov pomáha spravovať tieto kanály tým, že sleduje stav vykonávania a závislosti medzi komponentmi potrubia. To umožňuje efektívne a automatizované nasadenie modelu, znižuje riziko chýb a zabezpečuje konzistentné a spoľahlivé nasadenia.
TFX tiež podporuje modelovanie a odvodzovanie prostredníctvom svojej infraštruktúry. Modely vyškolené pomocou TFX je možné nasadiť na rôzne servisné platformy, ako je TensorFlow Serving alebo TensorFlow Lite, čo uľahčuje integráciu modelov do produkčných systémov a poskytovanie predpovedí vo veľkom meradle.
TensorFlow Extended (TFX) je výkonná platforma, ktorá zjednodušuje proces nasadzovania a správy modelov strojového učenia vo výrobe. Jeho úložisko metaúdajov poskytuje možnosti spravovania verzií, sledovania rodokmeňov, overovania modelov a automatizovanej orchestrácie kanálov. Využitím TFX môžu organizácie zabezpečiť spoľahlivosť, škálovateľnosť a udržiavateľnosť svojich systémov strojového učenia.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Ako možno použiť vrstvu vkladania na automatické priradenie správnych osí pre graf reprezentácie slov ako vektorov?
- Aký je účel maximálneho združovania v CNN?
- Ako sa proces extrakcie prvkov v konvolučnej neurónovej sieti (CNN) aplikuje na rozpoznávanie obrázkov?
- Je potrebné použiť funkciu asynchrónneho učenia pre modely strojového učenia spustené v TensorFlow.js?
- Aký je parameter maximálneho počtu slov rozhrania TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Dá sa TensorFlow Keras Tokenizer API použiť na nájdenie najfrekventovanejších slov?
- čo je TOCO?
- Aký je vzťah medzi množstvom epoch v modeli strojového učenia a presnosťou predpovedí zo spustenia modelu?
- Vytvára API susediace s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšírený tréningový súbor údajov založený na údajoch z prirodzených grafov?
- Čo je rozhranie API susedov s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals