TensorFlow Extended (TFX) არის მძლავრი ღია კოდის პლატფორმა, რომელიც შექმნილია საწარმოო გარემოში მანქანური სწავლების (ML) მოდელების შემუშავებისა და დანერგვის გასაადვილებლად. ის უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებისა და ბიბლიოთეკების ყოვლისმომცველ კომპლექტს, რომელიც საშუალებას აძლევს ML მილსადენების მშენებლობას ბოლომდე. ეს მილსადენები შედგება რამდენიმე განსხვავებული ფაზისგან, თითოეული ემსახურება კონკრეტულ მიზანს და ხელს უწყობს ML სამუშაო პროცესის საერთო წარმატებას. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით ML მილსადენის სხვადასხვა ფაზებს TFX-ში.
1. მონაცემთა გადაყლაპვა:
ML მილსადენის პირველი ფაზა მოიცავს სხვადასხვა წყაროდან მიღებული მონაცემების მიღებას და მის ტრანსფორმაციას ML ამოცანების შესაფერის ფორმატში. TFX უზრუნველყოფს კომპონენტებს, როგორიცაა ExampleGen, რომელიც კითხულობს მონაცემებს სხვადასხვა წყაროებიდან, როგორიცაა CSV ფაილები ან მონაცემთა ბაზები, და გარდაქმნის მას TensorFlow-ის მაგალით ფორმატში. ეს ფაზა იძლევა შემდგომი ეტაპებისთვის საჭირო მონაცემების მოპოვებას, ვალიდაციას და წინასწარ დამუშავებას.
2. მონაცემთა დადასტურება:
მონაცემების მიღების შემდეგ, შემდეგი ეტაპი მოიცავს მონაცემთა ვალიდაციას, რათა უზრუნველყოს მისი ხარისხი და თანმიმდევრულობა. TFX უზრუნველყოფს StatisticsGen კომპონენტს, რომელიც ითვლის მონაცემების შემაჯამებელ სტატისტიკას და SchemaGen კომპონენტს, რომელიც ადგენს სქემას სტატისტიკის საფუძველზე. ეს კომპონენტები ხელს უწყობს მონაცემების ანომალიების, დაკარგული მნიშვნელობების და შეუსაბამობების იდენტიფიცირებას, რაც საშუალებას აძლევს მონაცემთა ინჟინრებს და ML პრაქტიკოსებს განახორციელონ შესაბამისი ქმედებები.
3. მონაცემთა ტრანსფორმაცია:
მონაცემთა ვალიდაციის შემდეგ, ML მილსადენი გადადის მონაცემთა ტრანსფორმაციის ფაზაზე. TFX გთავაზობთ Transform კომპონენტს, რომელიც იყენებს ფუნქციური ინჟინერიის ტექნიკას, როგორიცაა ნორმალიზაცია, ერთჯერადი კოდირება და ფუნქციების გადაკვეთა, მონაცემებზე. ეს ფაზა გადამწყვეტ როლს თამაშობს მოდელის ტრენინგისთვის მონაცემების მომზადებაში, რადგან ის ხელს უწყობს მოდელის მუშაობის გაუმჯობესებას და განზოგადების შესაძლებლობებს.
4. მოდელის ტრენინგი:
მოდელის ტრენინგის ეტაპი მოიცავს ML მოდელების მომზადებას ტრანსფორმირებული მონაცემების გამოყენებით. TFX უზრუნველყოფს Trainer კომპონენტს, რომელიც იყენებს TensorFlow-ის მძლავრ ტრენინგ შესაძლებლობებს მოდელების განაწილებულ სისტემებზე ან GPU-ებზე მოსამზადებლად. ეს კომპონენტი საშუალებას აძლევს ტრენინგის პარამეტრების, მოდელის არქიტექტურისა და ოპტიმიზაციის ალგორითმების პერსონალიზაციას, რაც საშუალებას აძლევს ML პრაქტიკოსებს, ექსპერიმენტები და ეფექტურად გაიმეორონ თავიანთ მოდელებზე.
5. მოდელის შეფასება:
მოდელების მომზადების შემდეგ, შემდეგი ეტაპი არის მოდელის შეფასება. TFX უზრუნველყოფს Evaluator კომპონენტს, რომელიც აფასებს მომზადებული მოდელების მუშაობას შეფასების მეტრიკის გამოყენებით, როგორიცაა სიზუსტე, სიზუსტე, გახსენება და F1 ქულა. ეს ფაზა გვეხმარება მოდელებთან დაკავშირებული პოტენციური პრობლემების იდენტიფიცირებაში და აწვდის ინფორმაციას მათი ქცევის შესახებ უხილავ მონაცემებზე.
6. მოდელის დადასტურება:
მოდელის შეფასების შემდეგ, ML მილსადენი გადადის მოდელის ვალიდაციაზე. TFX გთავაზობთ ModelValidator კომპონენტს, რომელიც ამოწმებს გაწვრთნილ მოდელებს ადრე გამოტანილი სქემის წინააღმდეგ. ეს ფაზა უზრუნველყოფს, რომ მოდელები შეესაბამება მონაცემთა მოსალოდნელ ფორმატს და ეხმარება ისეთი საკითხების გამოვლენაში, როგორიცაა მონაცემთა დრიფტი ან სქემის ევოლუცია.
7. მოდელის განლაგება:
ML მილსადენის საბოლოო ეტაპი მოიცავს გაწვრთნილი მოდელების საწარმოო გარემოში განთავსებას. TFX უზრუნველყოფს Pusher კომპონენტს, რომელიც ახორციელებს გაწვრთნილ მოდელებს და მათთან დაკავშირებულ არტეფაქტებს სერვისის სისტემაში, როგორიცაა TensorFlow Serving ან TensorFlow Lite. ეს ფაზა იძლევა ML მოდელების აპლიკაციებში ინტეგრაციის საშუალებას, რაც მათ საშუალებას აძლევს განახორციელონ პროგნოზები ახალ მონაცემებზე.
ML მილსადენი TFX-ში შედგება რამდენიმე ფაზისგან, მათ შორის მონაცემთა გადაყლაპვის, მონაცემთა ვალიდაციის, მონაცემთა ტრანსფორმაციის, მოდელის ტრენინგის, მოდელის შეფასების, მოდელის ვალიდაციის და მოდელის განლაგების ჩათვლით. თითოეული ფაზა ხელს უწყობს ML სამუშაო ნაკადის საერთო წარმატებას მონაცემთა ხარისხის უზრუნველყოფით, ფუნქციების ინჟინერიის ჩართვით, ზუსტი მოდელების მომზადებით, მათი შესრულების შეფასებით და წარმოების გარემოში განლაგებით.
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