TensorFlow Extended (TFX) היא פלטפורמת קוד פתוח רבת עוצמה שפותחה על ידי גוגל לפריסה וניהול מודלים של למידת מכונה בסביבות ייצור. הוא מספק קבוצה מקיפה של כלים וספריות שעוזרים לייעל את זרימת העבודה של למידת מכונה, החל מהטמעת נתונים ועיבוד מקדים ועד להדרכה והגשה של מודלים. TFX תוכנן במיוחד כדי להתמודד עם האתגרים העומדים בפניהם בעת המעבר משלב הפיתוח והניסוי לפריסה ותחזוקה של מודלים של למידת מכונה בקנה מידה.
אחד המרכיבים המרכזיים של TFX הוא מאגר Metadata. מאגר Metadata הוא מאגר מרכזי המאחסן מטא נתונים על החפצים והביצועים השונים המעורבים בתהליך למידת מכונה. הוא פועל כקטלוג של מידע, לוכד פרטים כגון הנתונים המשמשים להדרכה, שלבי העיבוד המקדים שיושמו, ארכיטקטורת המודל, הפרמטרים היפר ומדדי הערכה. מטא נתונים אלה מספקים תובנות חשובות לגבי כל צינור למידת המכונה ומאפשרים שחזור, ביקורתיות ושיתוף פעולה.
TFX ממנפת את מאגר Metadata כדי לאפשר מספר יכולות חשובות להכנסת מודלים של למידת מכונה לייצור. ראשית, הוא מאפשר ניהול גרסאות ומעקב שושלת, ומאפשר למשתמשים להתחקות אחר מקורותיו של מודל ולהבין את הנתונים והתמורות שתרמו ליצירתו. זה חיוני לשמירה על שקיפות והבטחת אמינות הדגמים בייצור.
שנית, TFX מקל על אימות והערכה של מודל. מאגר Metadata מאחסן מדדי הערכה, שניתן להשתמש בהם כדי לנטר את ביצועי המודל לאורך זמן ולקבל החלטות מושכלות לגבי הדרכה מחדש או פריסה של מודל. על ידי השוואת הביצועים של מודלים שונים, ארגונים יכולים לחזור ולשפר את מערכות למידת המכונה שלהם ללא הרף.
יתר על כן, TFX מאפשר תזמור ופריסה אוטומטית של צינורות. עם TFX, משתמשים יכולים להגדיר ולהפעיל צינורות למידת מכונה מקצה לקצה, הכוללים קליטת נתונים, עיבוד מקדים, הדרכת מודלים והגשה. מאגר Metadata מסייע בניהול צינורות אלה על ידי מעקב אחר מצב הביצוע והתלות בין רכיבי הצינור. זה מאפשר פריסת מודלים יעילה ואוטומטית, הפחתת הסיכון לשגיאות ומבטיחה פריסה עקבית ואמינה.
TFX תומך גם בהגשה והסקת מודלים באמצעות תשתית ההגשה שלו. ניתן לפרוס מודלים שהוכשרו באמצעות TFX לפלטפורמות הגשה שונות, כגון TensorFlow Serving או TensorFlow Lite, מה שמקל על שילוב מודלים במערכות ייצור ולשרת תחזיות בקנה מידה.
TensorFlow Extended (TFX) היא פלטפורמה רבת עוצמה המפשטת את תהליך הפריסה והניהול של מודלים של למידת מכונה בייצור. מאגר המטא נתונים שלו מספק ניהול גרסאות, מעקב שושלת, אימות מודל ויכולות תזמור אוטומטי של צינורות. על ידי מינוף TFX, ארגונים יכולים להבטיח את המהימנות, המדרגיות והתחזוקה של מערכות למידת המכונה שלהם.
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
עוד שאלות ותשובות:
- שדה: בינה מלאכותית
- תכנית: יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow (ללכת לתוכנית ההסמכה)
- שיעור: TensorFlow מורחב (TFX) (עבור לשיעור בנושא)
- נושא: מידע נוסף (עבור לנושא קשור)
- סקירת בחינה