ה-TensorFlow Extended (TFX) היא פלטפורמת קוד פתוח רבת עוצמה שנועדה להקל על הפיתוח והפריסה של מודלים של למידת מכונה (ML) בסביבות ייצור. הוא מספק סט מקיף של כלים וספריות המאפשרים בנייה של צינורות ML מקצה לקצה. צינורות אלו מורכבים מכמה שלבים נפרדים, כל אחד משרת מטרה מסוימת ותורם להצלחתה הכוללת של זרימת העבודה של ML. בתשובה זו, נחקור את השלבים השונים של צינור ה-ML ב-TFX.
1. קליטת נתונים:
השלב הראשון של צינור ML כולל הטמעת הנתונים ממקורות שונים והפיכתם לפורמט המתאים למשימות ML. TFX מספק רכיבים כמו ה-ExampleGen, שקורא נתונים ממקורות שונים כמו קבצי CSV או מסדי נתונים, וממיר אותם לפורמט הדוגמה של TensorFlow. שלב זה מאפשר חילוץ, אימות ועיבוד מקדים של הנתונים הנדרשים לשלבים הבאים.
2. אימות נתונים:
לאחר הכנסת הנתונים, השלב הבא כולל אימות נתונים כדי להבטיח את איכותם ועקביותם. TFX מספקת את רכיב ה-StatisticsGen, אשר מחשב סטטיסטיקות סיכום של הנתונים, ואת רכיב SchemaGen, המסיק סכימה המבוססת על הסטטיסטיקה. רכיבים אלה מסייעים בזיהוי חריגות, ערכים חסרים וחוסר עקביות בנתונים, ומאפשרים למהנדסי נתונים ולעוסקים ב-ML לנקוט בפעולות מתאימות.
3. טרנספורמציה של נתונים:
לאחר אימות הנתונים, צינור ה-ML עובר לשלב שינוי הנתונים. TFX מציע את רכיב ה-Transform, המחיל טכניקות הנדסת תכונות, כגון נורמליזציה, קידוד חד-חם והצלבת תכונות, על הנתונים. לשלב זה תפקיד מכריע בהכנת הנתונים לאימון המודל, שכן הוא מסייע בשיפור הביצועים וההכללה של המודל.
4. אימון מודלים:
שלב אימון המודל כולל אימון מודלים של ML תוך שימוש בנתונים שעברו טרנספורמציה. TFX מספק את רכיב ה-Trainer, הממנף את יכולות האימון החזקות של TensorFlow לאימון מודלים על מערכות מבוזרות או GPUs. רכיב זה מאפשר התאמה אישית של פרמטרי אימון, ארכיטקטורות מודלים ואלגוריתמי אופטימיזציה, מה שמאפשר למתרגלי ML להתנסות ולחזור על המודלים שלהם ביעילות.
5. הערכת מודל:
לאחר הכשרה של המודלים, השלב הבא הוא הערכת המודל. TFX מספק את רכיב ה-Evaluator, אשר מעריך את הביצועים של המודלים המאומנים באמצעות מדדי הערכה כגון דיוק, דיוק, זכירה וציון F1. שלב זה מסייע בזיהוי בעיות פוטנציאליות במודלים ומספק תובנות לגבי התנהגותם על נתונים בלתי נראים.
6. אימות מודל:
לאחר הערכת המודל, צינור ה-ML עובר לאימות מודל. TFX מציעה את רכיב ModelValidator, אשר מאמת את המודלים המאומנים כנגד הסכימה שהועלתה בעבר. שלב זה מבטיח שהמודלים עומדים בפורמט הצפוי של הנתונים ומסייע באיתור בעיות כמו סחיפה של נתונים או התפתחות סכימה.
7. פריסת מודל:
השלב האחרון של צינור ה-ML כולל פריסת המודלים המאומנים בסביבות ייצור. TFX מספק את רכיב ה-Pusher, אשר מייצא את הדגמים המאומנים והחפצים הקשורים למערכת הגשה, כגון TensorFlow Serving או TensorFlow Lite. שלב זה מאפשר שילוב של מודלים של ML באפליקציות, ומאפשר להם לבצע תחזיות על נתונים חדשים.
צינור ה-ML ב-TFX מורכב ממספר שלבים, כולל הטמעת נתונים, אימות נתונים, טרנספורמציה של נתונים, אימון מודלים, הערכת מודל, אימות מודל ופריסה של מודלים. כל שלב תורם להצלחה הכוללת של זרימת העבודה של ML על ידי הבטחת איכות הנתונים, הפעלת הנדסת תכונות, הכשרת מודלים מדויקים, הערכת הביצועים שלהם ופריסה בסביבות ייצור.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow:
- כיצד ניתן להשתמש בשכבת הטבעה כדי להקצות אוטומטית צירים מתאימים לחלקת ייצוג של מילים כווקטורים?
- מהי המטרה של איגוד מקסימלי ב-CNN?
- כיצד מיושם תהליך חילוץ התכונות ברשת עצבית קונבולוציונית (CNN) לזיהוי תמונה?
- האם יש צורך להשתמש בפונקציית למידה אסינכרונית עבור מודלים של למידת מכונה הפועלים ב- TensorFlow.js?
- מהו פרמטר מספר המילים המקסימלי של TensorFlow Keras Tokenizer API?
- האם ניתן להשתמש ב- TensorFlow Keras Tokenizer API כדי למצוא את המילים השכיחות ביותר?
- מה זה TOCO?
- מה הקשר בין מספר תקופות במודל למידת מכונה לבין דיוק החיזוי מהפעלת המודל?
- האם ה-API של חבילת השכנים ב-Neural Structured Learning של TensorFlow מייצר מערך אימון מוגבר המבוסס על נתוני גרפים טבעיים?
- מהו ה-Pack neighbors API בלמידה מובנית עצבית של TensorFlow?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals