TensorFlow Extended (TFX) е мощна платформа с отворен код, разработена от Google за внедряване и управление на модели за машинно обучение в производствени среди. Той предоставя изчерпателен набор от инструменти и библиотеки, които помагат за рационализиране на работния процес на машинно обучение, от приемане на данни и предварителна обработка до обучение и обслужване на модели. TFX е специално проектиран да отговори на предизвикателствата, пред които е изправен преходът от фазата на разработка и експериментиране към внедряване и поддържане на модели за машинно обучение в мащаб.
Един от ключовите компоненти на TFX е хранилището за метаданни. Хранилището на метаданни е централизирано хранилище, което съхранява метаданни за различните артефакти и изпълнения, включени в процеса на машинно обучение. Той действа като каталог с информация, улавящ подробности като данните, използвани за обучение, приложените стъпки за предварителна обработка, архитектурата на модела, хиперпараметри и показатели за оценка. Тези метаданни предоставят ценна информация за целия процес на машинно обучение и позволяват възпроизводимост, възможност за проверка и сътрудничество.
TFX използва хранилището на метаданни, за да активира няколко важни възможности за пускане на модели за машинно обучение в производство. Първо, той позволява създаване на версии и проследяване на родословието, което позволява на потребителите да проследят произхода на модел и да разберат данните и трансформациите, допринесли за неговото създаване. Това е от решаващо значение за поддържане на прозрачност и гарантиране на надеждността на моделите в производството.
Второ, TFX улеснява валидирането и оценката на модела. Хранилището на метаданни съхранява показатели за оценка, които могат да се използват за наблюдение на производителността на модела във времето и за вземане на информирани решения относно повторното обучение или внедряване на модела. Чрез сравняване на производителността на различни модели организациите могат непрекъснато да итерират и подобряват своите системи за машинно обучение.
Освен това TFX позволява автоматизирана оркестрация и внедряване на тръбопроводи. С TFX потребителите могат да дефинират и изпълняват тръбопроводи за машинно обучение от край до край, които включват приемане на данни, предварителна обработка, обучение на модели и обслужване. Хранилището на метаданни помага за управлението на тези тръбопроводи, като следи състоянието на изпълнение и зависимостите между компонентите на тръбопровода. Това позволява ефективно и автоматизирано внедряване на модела, намалявайки риска от грешки и осигурявайки последователни и надеждни внедрявания.
TFX също така поддържа обслужване на модели и изводи чрез своята обслужваща инфраструктура. Модели, обучени с помощта на TFX, могат да бъдат внедрени в различни платформи за обслужване, като TensorFlow Serving или TensorFlow Lite, което улеснява интегрирането на модели в производствени системи и обслужването на прогнози в мащаб.
TensorFlow Extended (TFX) е мощна платформа, която опростява процеса на внедряване и управление на модели за машинно обучение в производството. Неговото хранилище за метаданни осигурява версии, проследяване на родословие, валидиране на модела и възможности за автоматизирано оркестриране на конвейер. Използвайки TFX, организациите могат да осигурят надеждност, мащабируемост и поддръжка на своите системи за машинно обучение.
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