TFX, wat staat voor TensorFlow Extended, is een uitgebreid end-to-end platform voor het bouwen van productieklare machine learning-pijplijnen. Het biedt een set tools en componenten die de ontwikkeling en implementatie van schaalbare en betrouwbare machine learning-systemen vergemakkelijken. TFX is ontworpen om de uitdagingen van het beheren en optimaliseren van pijplijnen voor machine learning aan te gaan, waardoor datawetenschappers en ingenieurs zich kunnen concentreren op het bouwen en herhalen van modellen in plaats van zich bezig te houden met de complexiteit van infrastructuur en databeheer.
TFX organiseert de machine learning-pijplijn in verschillende horizontale lagen, die elk een specifiek doel dienen in de algehele workflow. Deze lagen werken samen om de vlotte stroom van gegevens en modelartefacten te waarborgen, evenals de efficiënte uitvoering van de pijplijn. Laten we eens kijken naar de verschillende lagen in TFX voor pijplijnbeheer en -optimalisatie:
1. Gegevensopname en validatie:
Deze laag is verantwoordelijk voor het opnemen van onbewerkte gegevens uit verschillende bronnen, zoals bestanden, databases of streamingsystemen. TFX biedt tools zoals TensorFlow Data Validation (TFDV) om gegevensvalidatie en het genereren van statistieken uit te voeren. TFDV helpt bij het identificeren van anomalieën, ontbrekende waarden en gegevensafwijkingen, waardoor de kwaliteit en consistentie van de ingevoerde gegevens wordt gegarandeerd.
2. Gegevensvoorverwerking:
In deze laag biedt TFX TensorFlow Transform (TFT) om data preprocessing en feature engineering uit te voeren. Met TFT kunnen gebruikers transformaties op invoergegevens definiëren, zoals schaalvergroting, normalisatie, one-hot codering en meer. Deze transformaties worden consistent toegepast tijdens zowel training als service, waardoor gegevensconsistentie wordt gegarandeerd en het risico op scheefheid van gegevens wordt verminderd.
3. Modeltraining:
TFX maakt gebruik van de krachtige trainingsmogelijkheden van TensorFlow in deze laag. Gebruikers kunnen hun machine learning-modellen definiëren en trainen met behulp van TensorFlow's hoogwaardige API's of aangepaste TensorFlow-code. TFX biedt tools zoals TensorFlow Model Analysis (TFMA) om de getrainde modellen te evalueren en te valideren met behulp van statistieken, visualisaties en slicing-technieken. TFMA helpt bij het beoordelen van de prestaties van het model en het identificeren van mogelijke problemen of vooroordelen.
4. Modelvalidatie en -evaluatie:
Deze laag richt zich op het valideren en evalueren van de getrainde modellen. TFX biedt TensorFlow Data Validation (TFDV) en TensorFlow Model Analysis (TFMA) om uitgebreide modelvalidatie en -evaluatie uit te voeren. TFDV helpt bij het valideren van de invoergegevens tegen de verwachtingen die tijdens de gegevensopnamefase zijn gedefinieerd, terwijl TFMA gebruikers in staat stelt de prestaties van het model te evalueren aan de hand van vooraf gedefinieerde statistieken en segmenten.
5. Modelimplementatie:
TFX ondersteunt modelimplementatie in verschillende omgevingen, waaronder TensorFlow Serving, TensorFlow Lite en TensorFlow.js. Met TensorFlow Serving kunnen gebruikers hun modellen bedienen als schaalbare en efficiënte webservices, terwijl TensorFlow Lite en TensorFlow.js implementatie op respectievelijk mobiele en webplatforms mogelijk maken. TFX biedt tools en hulpprogramma's om de getrainde modellen gemakkelijk te verpakken en te implementeren.
6. Orkestratie en workflowbeheer:
TFX kan worden geïntegreerd met workflowbeheersystemen, zoals Apache Airflow en Kubeflow Pipelines, om de volledige machine learning-pijplijn te orkestreren en te beheren. Deze systemen bieden mogelijkheden voor planning, monitoring en foutafhandeling, waardoor een betrouwbare uitvoering van de pijplijn wordt gegarandeerd.
Door de pijplijn in deze horizontale lagen te organiseren, stelt TFX datawetenschappers en ingenieurs in staat om machine learning-systemen efficiënt te ontwikkelen en te optimaliseren. Het biedt een gestructureerde en schaalbare benadering om de complexiteit van gegevensopname, voorverwerking, modeltraining, validatie, evaluatie en implementatie te beheren. Met TFX kunnen gebruikers zich concentreren op het bouwen van modellen van hoge kwaliteit en het leveren van waarde aan hun organisaties.
TFX voor pijplijnbeheer en -optimalisatie omvat horizontale lagen voor gegevensopname en -validatie, gegevensvoorverwerking, modeltraining, modelvalidatie en -evaluatie, modelimplementatie en orkestratie en workflowbeheer. Deze lagen werken samen om de ontwikkeling en implementatie van machine learning-pijplijnen te stroomlijnen, waardoor datawetenschappers en ingenieurs schaalbare en betrouwbare machine learning-systemen kunnen bouwen.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hoe kan men een inbeddingslaag gebruiken om automatisch de juiste assen toe te wijzen voor een plot waarin woorden als vectoren worden weergegeven?
- Wat is het doel van maximale pooling in een CNN?
- Hoe wordt het kenmerkextractieproces in een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) toegepast op beeldherkenning?
- Is het nodig om een asynchrone leerfunctie te gebruiken voor machine learning-modellen die worden uitgevoerd in TensorFlow.js?
- Wat is de parameter voor het maximale aantal woorden van de TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Kan de TensorFlow Keras Tokenizer API worden gebruikt om de meest voorkomende woorden te vinden?
- Wat is TOCO?
- Wat is de relatie tussen een aantal tijdperken in een machine learning-model en de nauwkeurigheid van de voorspelling door het model uit te voeren?
- Produceert de pakketburen-API in Neural Structured Learning van TensorFlow een uitgebreide trainingsdataset op basis van natuurlijke grafiekgegevens?
- Wat is de pakketburen-API in neuraal gestructureerd leren van TensorFlow?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals