TensorFlow Extended (TFX) არის მძლავრი ღია კოდის პლატფორმა, რომელიც შემუშავებულია Google-ის მიერ საწარმოო გარემოში მანქანური სწავლების მოდელების განსათავსებლად და მართვისთვის. ის უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებისა და ბიბლიოთეკების ყოვლისმომცველ კომპლექტს, რომლებიც ხელს უწყობენ მანქანათმცოდნეობის სამუშაო პროცესის გამარტივებას, მონაცემთა გადაყლაპვიდან და წინასწარი დამუშავებიდან მოდელის სწავლებამდე და სერვისებამდე. TFX სპეციალურად შექმნილია იმ გამოწვევების გადასაჭრელად, რომლებიც წარმოიქმნება განვითარებისა და ექსპერიმენტების ფაზიდან მანქანური სწავლების მოდელების მასშტაბურ გამოყენებაზე და შენარჩუნებაზე გადასვლისას.
TFX-ის ერთ-ერთი მთავარი კომპონენტია მეტამონაცემების მაღაზია. მეტამონაცემების მაღაზია არის ცენტრალიზებული საცავი, რომელიც ინახავს მეტამონაცემებს მანქანური სწავლების პროცესში ჩართული სხვადასხვა არტეფაქტებისა და შესრულების შესახებ. ის მოქმედებს როგორც ინფორმაციის კატალოგი, აღწერს დეტალებს, როგორიცაა ტრენინგისთვის გამოყენებული მონაცემები, გამოყენებული წინასწარი დამუშავების ნაბიჯები, მოდელის არქიტექტურა, ჰიპერპარამეტრები და შეფასების მეტრიკა. ეს მეტამონაცემები გვაწვდის ძვირფას ინფორმაციას მანქანათმცოდნეობის მთელ მილსადენზე და იძლევა განმეორებადობის, აუდიტისა და თანამშრომლობის საშუალებას.
TFX იყენებს მეტამონაცემების მაღაზიას, რათა უზრუნველყოს რამდენიმე მნიშვნელოვანი შესაძლებლობა მანქანათმცოდნეობის მოდელების წარმოებაში დასანერგად. უპირველეს ყოვლისა, ის საშუალებას აძლევს ვერსიებს და გვარის თვალყურის დევნებას, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს თვალყური ადევნონ მოდელის წარმოშობას და გაიგონ მონაცემები და ტრანსფორმაციები, რამაც ხელი შეუწყო მის შექმნას. ეს გადამწყვეტია გამჭვირვალობის შესანარჩუნებლად და წარმოებაში მოდელების საიმედოობის უზრუნველსაყოფად.
მეორეც, TFX ხელს უწყობს მოდელის ვალიდაციას და შეფასებას. მეტამონაცემების მაღაზია ინახავს შეფასების მეტრიკას, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მოდელის მუშაობის მონიტორინგისთვის დროთა განმავლობაში და მიიღოს ინფორმირებული გადაწყვეტილებები მოდელის გადამზადების ან დანერგვის შესახებ. სხვადასხვა მოდელების მუშაობის შედარებით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ მუდმივად გაიმეორონ და გააუმჯობესონ მანქანათმცოდნეობის სისტემები.
გარდა ამისა, TFX საშუალებას იძლევა ავტომატური მილსადენის ორკესტრირება და განლაგება. TFX-ით მომხმარებლებს შეუძლიათ განსაზღვრონ და შეასრულონ მანქანური სწავლების მილსადენები, რომლებიც მოიცავს მონაცემთა გადაყლაპვას, წინასწარ დამუშავებას, მოდელის სწავლებას და სერვისს. მეტამონაცემების მაღაზია ეხმარება ამ მილსადენების მართვაში შესრულების სტატუსსა და მილსადენის კომპონენტებს შორის დამოკიდებულების თვალყურის დევნით. ეს საშუალებას იძლევა ეფექტური და ავტომატიზირებული მოდელის განთავსება, შეცდომების რისკის შემცირება და თანმიმდევრული და საიმედო განლაგების უზრუნველყოფა.
TFX ასევე მხარს უჭერს მოდელის მომსახურებას და დასკვნას მისი სერვისის ინფრასტრუქტურის მეშვეობით. TFX-ის გამოყენებით გაწვრთნილი მოდელები შეიძლება განთავსდეს სხვადასხვა სერვისის პლატფორმებზე, როგორიცაა TensorFlow Serving ან TensorFlow Lite, რაც აადვილებს მოდელების ინტეგრირებას წარმოების სისტემებში და პროგნოზირებს მასშტაბით.
TensorFlow Extended (TFX) არის ძლიერი პლატფორმა, რომელიც ამარტივებს წარმოებაში მანქანათმცოდნეობის მოდელების დანერგვისა და მართვის პროცესს. მისი მეტამონაცემების მაღაზია გთავაზობთ ვერსიების, საგვარეულო თვალთვალის, მოდელის ვალიდაციის და მილსადენის ავტომატური ორკესტრირების შესაძლებლობებს. TFX-ის გამოყენებით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ უზრუნველყონ თავიანთი მანქანათმცოდნეობის სისტემების საიმედოობა, მასშტაბურობა და შენარჩუნება.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები:
- როგორ შეიძლება გამოვიყენოთ ჩაშენებული ფენა სიტყვების ვექტორებად წარმოდგენის ნაკვეთისთვის სათანადო ღერძების ავტომატურად მინიჭებისთვის?
- რა არის CNN-ში მაქსიმალური გაერთიანების მიზანი?
- როგორ გამოიყენება ფუნქციის ამოღების პროცესი კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში (CNN) გამოსახულების ამოცნობაზე?
- საჭიროა თუ არა ასინქრონული სწავლის ფუნქციის გამოყენება TensorFlow.js-ში გაშვებული მანქანური სწავლების მოდელებისთვის?
- რა არის TensorFlow Keras Tokenizer API სიტყვების მაქსიმალური რაოდენობის პარამეტრი?
- შეიძლება თუ არა TensorFlow Keras Tokenizer API-ის გამოყენება ყველაზე ხშირი სიტყვების მოსაძებნად?
- რა არის TOCO?
- რა კავშირია მანქანური სწავლის მოდელში რამდენიმე ეპოქასა და მოდელის გაშვების პროგნოზის სიზუსტეს შორის?
- აწარმოებს თუ არა API მეზობლების პაკეტი TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურირებულ სწავლებას, აწარმოებს გაძლიერებულ სასწავლო მონაცემთა ბაზას ბუნებრივი გრაფიკის მონაცემებზე დაყრდნობით?
- რა არის პაკეტის მეზობლების API TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურულ სწავლებაში?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-ში