TensorFlow Extended (TFX) е мощна платформа с отворен код, предназначена да улесни разработването и внедряването на модели за машинно обучение (ML) в производствени среди. Той предоставя изчерпателен набор от инструменти и библиотеки, които позволяват изграждането на ML тръбопроводи от край до край. Тези тръбопроводи се състоят от няколко отделни фази, всяка от които служи за конкретна цел и допринася за цялостния успех на работния процес на машинно обучение. В този отговор ще проучим различните фази на тръбопровода на ML в TFX.
1. Поглъщане на данни:
Първата фаза на ML тръбопровода включва поглъщане на данни от различни източници и трансформирането им във формат, подходящ за ML задачи. TFX предоставя компоненти като ExampleGen, който чете данни от различни източници, като CSV файлове или бази данни, и ги преобразува в примерен формат на TensorFlow. Тази фаза позволява извличане, валидиране и предварителна обработка на данните, необходими за следващите етапи.
2. Проверка на данните:
След като данните бъдат погълнати, следващата фаза включва валидиране на данните, за да се гарантира тяхното качество и последователност. TFX предоставя компонента StatisticsGen, който изчислява обобщена статистика на данните, и компонента SchemaGen, който извежда схема въз основа на статистиката. Тези компоненти помагат при идентифицирането на аномалии, липсващи стойности и несъответствия в данните, като позволяват на инженерите по данни и практиците в машинното обучение да предприемат подходящи действия.
3. Трансформация на данни:
След валидиране на данните ML тръбопроводът преминава към фазата на трансформиране на данни. TFX предлага компонента Transform, който прилага техники за проектиране на функции, като нормализиране, еднократно кодиране и пресичане на характеристики към данните. Тази фаза играе решаваща роля при подготовката на данните за обучение на модела, тъй като помага за подобряване на производителността и възможностите за обобщение на модела.
4. Обучение на модели:
Фазата на обучение на модела включва обучение на ML модели с помощта на трансформираните данни. TFX предоставя компонента Trainer, който използва мощните възможности за обучение на TensorFlow за обучение на модели на разпределени системи или GPU. Този компонент позволява персонализиране на параметри за обучение, архитектури на модели и алгоритми за оптимизация, което позволява на практикуващите ML да експериментират и да повтарят ефективно моделите си.
5. Оценка на модела:
След като моделите са обучени, следващата фаза е оценката на модела. TFX предоставя компонента Evaluator, който оценява представянето на обучените модели, използвайки показатели за оценка като точност, прецизност, припомняне и F1 резултат. Тази фаза помага при идентифицирането на потенциални проблеми с моделите и предоставя представа за тяхното поведение върху невидяни данни.
6. Утвърждаване на модела:
След оценката на модела, ML тръбопроводът преминава към валидиране на модела. TFX предлага компонента ModelValidator, който валидира обучените модели спрямо предварително изведената схема. Тази фаза гарантира, че моделите се придържат към очаквания формат на данните и помага при откриването на проблеми като отклонение на данните или развитие на схемата.
7. Внедряване на модела:
Последната фаза на ML тръбопровода включва внедряване на обучените модели в производствени среди. TFX предоставя компонента Pusher, който експортира обучените модели и свързаните артефакти към обслужваща система, като TensorFlow Serving или TensorFlow Lite. Тази фаза позволява интегрирането на ML модели в приложения, което им позволява да правят прогнози за нови данни.
ML тръбопроводът в TFX се състои от няколко фази, включително приемане на данни, валидиране на данни, трансформация на данни, обучение на модела, оценка на модела, валидиране на модела и внедряване на модела. Всяка фаза допринася за цялостния успех на работния процес на ML, като гарантира качеството на данните, позволява инженеринг на функции, обучава точни модели, оценява тяхната производителност и ги внедрява в производствени среди.
Други скорошни въпроси и отговори относно Основи на EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как може да се използва слой за вграждане, за да се присвоят автоматично правилни оси за диаграма на представяне на думи като вектори?
- Каква е целта на максималното обединяване в CNN?
- Как се прилага процесът на извличане на характеристики в конволюционна невронна мрежа (CNN) за разпознаване на изображения?
- Необходимо ли е да се използва функция за асинхронно обучение за модели за машинно обучение, работещи в TensorFlow.js?
- Какъв е параметърът за максимален брой думи на TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Може ли API на TensorFlow Keras Tokenizer да се използва за намиране на най-често срещаните думи?
- Какво е TOCO?
- Каква е връзката между редица епохи в модел на машинно обучение и точността на прогнозата от изпълнението на модела?
- Приложният програмен интерфейс (API) за съседи на пакета в Neural Structured Learning на TensorFlow създава ли разширен набор от данни за обучение въз основа на естествени графични данни?
- Какво представлява API за съседи на пакета в невронно структурирано обучение на TensorFlow?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals