TFX, რომელიც ნიშნავს TensorFlow Extended-ს, არის ყოვლისმომცველი პლატფორმა ბოლოდან ბოლომდე, წარმოებისთვის მზა მანქანათმცოდნეობის მილსადენების შესაქმნელად. ის უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებისა და კომპონენტების ერთობლიობას, რომლებიც ხელს უწყობენ მასშტაბური და საიმედო მანქანათმცოდნეობის სისტემების განვითარებას და დანერგვას. TFX შექმნილია მანქანათმცოდნეობის მილსადენების მართვისა და ოპტიმიზაციის გამოწვევების გადასაჭრელად, რაც საშუალებას აძლევს მონაცემთა მეცნიერებსა და ინჟინრებს ფოკუსირება მოახდინონ მოდელების შექმნაზე და გამეორებაზე, ვიდრე ინფრასტრუქტურისა და მონაცემთა მართვის სირთულეებთან გამკლავება.
TFX აწყობს მანქანათმცოდნეობის მილსადენს რამდენიმე ჰორიზონტალურ ფენად, რომელთაგან თითოეული ემსახურება კონკრეტულ მიზანს საერთო სამუშაო პროცესში. ეს ფენები ერთად მუშაობენ, რათა უზრუნველყონ მონაცემთა და მოდელის არტეფაქტების გლუვი ნაკადი, ასევე მილსადენის ეფექტური შესრულება. მოდით გამოვიკვლიოთ TFX-ის სხვადასხვა ფენები მილსადენის მართვისა და ოპტიმიზაციისთვის:
1. მონაცემთა გადაყლაპვა და დადასტურება:
ეს ფენა პასუხისმგებელია სხვადასხვა წყაროებიდან, როგორიცაა ფაილები, მონაცემთა ბაზები ან ნაკადი სისტემების ნედლეული მონაცემების მიღება. TFX უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებს, როგორიცაა TensorFlow მონაცემთა Validation (TFDV), მონაცემთა ვალიდაციისა და სტატისტიკის გენერირების შესასრულებლად. TFDV ეხმარება იდენტიფიცირება ანომალიების, დაკარგული მნიშვნელობებისა და მონაცემთა დრიფტის იდენტიფიცირებაში, რაც უზრუნველყოფს შეყვანის მონაცემების ხარისხსა და თანმიმდევრულობას.
2. მონაცემთა წინასწარი დამუშავება:
ამ ფენაში TFX გთავაზობთ TensorFlow Transform-ს (TFT) მონაცემთა წინასწარი დამუშავებისა და ფუნქციების ინჟინერიის შესასრულებლად. TFT მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს განსაზღვრონ ტრანსფორმაციები შეყვანის მონაცემებზე, როგორიცაა სკალირება, ნორმალიზება, ერთჯერადი კოდირება და სხვა. ეს ტრანსფორმაციები თანმიმდევრულად გამოიყენება როგორც ტრენინგის, ასევე სერვისის დროს, რაც უზრუნველყოფს მონაცემთა თანმიმდევრულობას და ამცირებს მონაცემთა გადახრის რისკს.
3. მოდელის ტრენინგი:
TFX იყენებს TensorFlow-ის ძლიერ სასწავლო შესაძლებლობებს ამ ფენაში. მომხმარებლებს შეუძლიათ განსაზღვრონ და მოამზადონ მანქანური სწავლების მოდელები TensorFlow-ის მაღალი დონის API-ების ან მორგებული TensorFlow კოდის გამოყენებით. TFX გთავაზობთ ინსტრუმენტებს, როგორიცაა TensorFlow მოდელის ანალიზი (TFMA), რათა შეაფასოს და დაამტკიცოს მომზადებული მოდელები მეტრიკის, ვიზუალიზაციისა და ჭრის ტექნიკის გამოყენებით. TFMA გვეხმარება მოდელის მუშაობის შეფასებაში და პოტენციური პრობლემების ან მიკერძოების იდენტიფიცირებაში.
4. მოდელის დადასტურება და შეფასება:
ეს ფენა ფოკუსირებულია მომზადებული მოდელების დადასტურებასა და შეფასებაზე. TFX უზრუნველყოფს TensorFlow მონაცემთა Validation (TFDV) და TensorFlow მოდელის ანალიზს (TFMA) მოდელის ყოვლისმომცველი ვალიდაციისა და შეფასების შესასრულებლად. TFDV ხელს უწყობს შეყვანის მონაცემების ვალიდაციას მონაცემთა შეყვანის ფაზაში განსაზღვრულ მოლოდინებთან მიმართებაში, ხოლო TFMA საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შეაფასონ მოდელის ეფექტურობა წინასწარ განსაზღვრული მეტრიკისა და ფრაგმენტების მიხედვით.
5. მოდელის განლაგება:
TFX მხარს უჭერს მოდელის განთავსებას სხვადასხვა გარემოში, მათ შორის TensorFlow Serving, TensorFlow Lite და TensorFlow.js. TensorFlow სერვისი მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გამოიყენონ თავიანთი მოდელები, როგორც მასშტაბირებადი და ეფექტური ვებ სერვისები, ხოლო TensorFlow Lite და TensorFlow.js საშუალებას აძლევს განლაგებას, შესაბამისად, მობილურ და ვებ პლატფორმებზე. TFX გთავაზობთ ინსტრუმენტებსა და კომუნალურ ინსტრუმენტებს გაწვრთნილი მოდელების შეფუთვისა და განლაგებისთვის.
6. ორკესტრირება და სამუშაო პროცესის მართვა:
TFX ინტეგრირდება სამუშაო ნაკადის მართვის სისტემებთან, როგორიცაა Apache Airflow და Kubeflow Pipelines, რათა მოაწყოს და მართოს მანქანათმცოდნეობის მთელი მილსადენი. ეს სისტემები უზრუნველყოფენ დაგეგმვის, მონიტორინგისა და შეცდომების დამუშავების შესაძლებლობებს, რაც უზრუნველყოფს მილსადენის საიმედო შესრულებას.
მილსადენის ამ ჰორიზონტალურ ფენებად ორგანიზებით, TFX მონაცემთა მეცნიერებსა და ინჟინრებს საშუალებას აძლევს, ეფექტურად განავითარონ და ოპტიმიზაცია გაუკეთონ მანქანათმცოდნეობის სისტემას. ის უზრუნველყოფს სტრუქტურირებულ და მასშტაბირებულ მიდგომას მონაცემთა გადაყლაპვის, წინასწარი დამუშავების, მოდელის ტრენინგის, ვალიდაციის, შეფასების და განლაგების სირთულეების მართვისთვის. TFX-ით მომხმარებლებს შეუძლიათ ფოკუსირება მოახდინონ მაღალი ხარისხის მოდელების შექმნაზე და თავიანთი ორგანიზაციებისთვის ღირებულების მიწოდებაზე.
TFX მილსადენის მენეჯმენტისა და ოპტიმიზაციისთვის მოიცავს ჰორიზონტალურ ფენებს მონაცემთა გადაყლაპვისა და ვალიდაციისთვის, მონაცემთა წინასწარი დამუშავებისთვის, მოდელის ტრენინგს, მოდელის ვალიდაციას და შეფასებას, მოდელის განლაგებას და ორკესტრირებას და სამუშაო ნაკადის მართვას. ეს ფენები ერთად მუშაობენ მანქანური სწავლების მილსადენების განვითარებისა და განლაგების გასამარტივებლად, რაც მონაცემთა მეცნიერებსა და ინჟინრებს საშუალებას აძლევს შექმნან მასშტაბური და საიმედო მანქანათმცოდნეობის სისტემები.
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