TFX, ראשי תיבות של TensorFlow Extended, היא פלטפורמה מקיפה מקצה לקצה לבניית צינורות למידת מכונה מוכנות לייצור. הוא מספק סט של כלים ורכיבים המאפשרים את הפיתוח והפריסה של מערכות למידת מכונה ניתנות להרחבה ואמינות. TFX נועד להתמודד עם האתגרים של ניהול ואופטימיזציה של צינורות למידת מכונה, מה שמאפשר למדעני נתונים ומהנדסים להתמקד בבנייה ואיטרציה על מודלים במקום להתמודד עם המורכבות של ניהול תשתיות ומידע.
TFX מארגנת את צינור למידת המכונה למספר שכבות אופקיות, שכל אחת מהן משרתת מטרה מסוימת בזרימת העבודה הכוללת. שכבות אלה פועלות יחד כדי להבטיח זרימה חלקה של נתונים וחפצי מודל, כמו גם ביצוע יעיל של הצינור. בואו נחקור את השכבות השונות ב-TFX לניהול ואופטימיזציה של צינורות:
1. קליטת נתונים ואימות:
שכבה זו אחראית להטמעת נתונים גולמיים ממקורות שונים, כגון קבצים, מסדי נתונים או מערכות סטרימינג. TFX מספקת כלים כמו TensorFlow Data Validation (TFDV) לביצוע אימות נתונים והפקת נתונים סטטיסטיים. TFDV עוזר לזהות חריגות, ערכים חסרים וסחף נתונים, ומבטיח את האיכות והעקביות של נתוני הקלט.
2. עיבוד מוקדם של נתונים:
בשכבה זו, TFX מציע TensorFlow Transform (TFT) לביצוע עיבוד מקדים של נתונים והנדסת תכונות. TFT מאפשר למשתמשים להגדיר טרנספורמציות על נתוני קלט, כגון קנה מידה, נורמליזציה, קידוד חד פעמי ועוד. טרנספורמציות אלו מיושמות באופן עקבי הן במהלך ההדרכה והן במהלך ההגשה, מה שמבטיח עקביות נתונים ומפחית את הסיכון להטיית נתונים.
3. אימון מודלים:
TFX ממנפת את יכולות האימון החזקות של TensorFlow בשכבה זו. משתמשים יכולים להגדיר ולאמן את מודל למידת המכונה שלהם באמצעות ממשקי API ברמה גבוהה של TensorFlow או קוד TensorFlow מותאם אישית. TFX מספקת כלים כמו TensorFlow Model Analysis (TFMA) כדי להעריך ולאמת את המודלים המאומנים באמצעות מדדים, הדמיות וטכניקות חיתוך. TFMA עוזר להעריך את ביצועי המודל ולזהות בעיות או הטיות פוטנציאליות.
4. אימות והערכה של מודל:
שכבה זו מתמקדת באימות והערכה של המודלים המאומנים. TFX מספקת TensorFlow Data Validation (TFDV) ו- TensorFlow Model Analysis (TFMA) לביצוע אימות והערכה מקיפים של מודל. TFDV עוזר לאמת את נתוני הקלט מול הציפיות שהוגדרו בשלב קליטת הנתונים, בעוד ש-TFMA מאפשר למשתמשים להעריך את ביצועי המודל מול מדדים ופרוסות מוגדרות מראש.
5. פריסת מודל:
TFX תומך בפריסת מודלים בסביבות שונות, כולל TensorFlow Serving, TensorFlow Lite ו-TensorFlow.js. TensorFlow Serving מאפשר למשתמשים להגיש את המודלים שלהם כשירותי אינטרנט ניתנים להרחבה ויעילים, בעוד TensorFlow Lite ו- TensorFlow.js מאפשרים פריסה בפלטפורמות ניידות ואינטרנט, בהתאמה. TFX מספקת כלים וכלי עזר כדי לארוז ולפרוס את הדגמים המאומנים בקלות.
6. תזמור וניהול זרימת עבודה:
TFX משתלב עם מערכות ניהול זרימת עבודה, כגון Apache Airflow ו-Kubeflow Pipelines, כדי לתזמן ולנהל את כל צינור למידת המכונה. מערכות אלו מספקות יכולות לתזמון, ניטור וטיפול בשגיאות, מה שמבטיח ביצוע אמין של הצינור.
על ידי ארגון הצינור לשכבות אופקיות אלו, TFX מאפשר למדעני נתונים ומהנדסים לפתח ולמטב מערכות למידת מכונה ביעילות. הוא מספק גישה מובנית וניתנת להרחבה לניהול המורכבות של קליטת נתונים, עיבוד מקדים, הדרכת מודלים, אימות, הערכה ופריסה. עם TFX, משתמשים יכולים להתמקד בבניית מודלים באיכות גבוהה ובמתן ערך לארגונים שלהם.
TFX לניהול ואופטימיזציה של צינורות כולל שכבות אופקיות להטמעת ותיקוף נתונים, עיבוד מוקדם של נתונים, הדרכת מודלים, אימות והערכה של מודלים, פריסת מודלים וניהול תזמור וזרימת עבודה. שכבות אלה פועלות יחד כדי לייעל את הפיתוח והפריסה של צינורות למידת מכונה, ומאפשרות למדעני נתונים ומהנדסים לבנות מערכות למידת מכונה ניתנות להרחבה ואמינות.
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