Ang TFX, na kumakatawan sa TensorFlow Extended, ay isang komprehensibong end-to-end na platform para sa pagbuo ng production-ready machine learning pipelines. Nagbibigay ito ng hanay ng mga tool at bahagi na nagpapadali sa pagbuo at pag-deploy ng mga scalable at maaasahang machine learning system. Idinisenyo ang TFX upang tugunan ang mga hamon ng pamamahala at pag-optimize ng mga pipeline ng machine learning, na nagbibigay-daan sa mga data scientist at engineer na tumuon sa pagbuo at pag-ulit sa mga modelo kaysa sa pagharap sa mga kumplikado ng imprastraktura at pamamahala ng data.
Inaayos ng TFX ang pipeline ng machine learning sa ilang pahalang na layer, bawat isa ay nagsisilbi ng isang partikular na layunin sa pangkalahatang daloy ng trabaho. Ang mga layer na ito ay nagtutulungan upang matiyak ang maayos na daloy ng data at mga artifact ng modelo, pati na rin ang mahusay na pagpapatupad ng pipeline. Tuklasin natin ang iba't ibang mga layer sa TFX para sa pamamahala at pag-optimize ng pipeline:
1. Pag-ingest at Pagpapatunay ng Data:
Ang layer na ito ay responsable para sa pag-ingest ng raw data mula sa iba't ibang mga mapagkukunan, tulad ng mga file, database, o streaming system. Nagbibigay ang TFX ng mga tool tulad ng TensorFlow Data Validation (TFDV) upang maisagawa ang validation ng data at pagbuo ng mga istatistika. Tumutulong ang TFDV na matukoy ang mga anomalya, nawawalang halaga, at data drift, na tinitiyak ang kalidad at pagkakapare-pareho ng input data.
2. Preprocessing ng Data:
Sa layer na ito, nag-aalok ang TFX ng TensorFlow Transform (TFT) para magsagawa ng data preprocessing at feature engineering. Binibigyang-daan ng TFT ang mga user na tukuyin ang mga pagbabago sa data ng pag-input, tulad ng pag-scale, normalisasyon, one-hot encoding, at higit pa. Ang mga pagbabagong ito ay patuloy na inilalapat sa panahon ng parehong pagsasanay at paghahatid, na tinitiyak ang pagkakapare-pareho ng data at binabawasan ang panganib ng data skew.
3. Pagsasanay sa Modelo:
Ginagamit ng TFX ang malalakas na kakayahan sa pagsasanay ng TensorFlow sa layer na ito. Maaaring tukuyin at sanayin ng mga user ang kanilang mga modelo ng machine learning gamit ang mga high-level na API ng TensorFlow o custom na TensorFlow code. Nagbibigay ang TFX ng mga tool tulad ng TensorFlow Model Analysis (TFMA) upang suriin at patunayan ang mga sinanay na modelo gamit ang mga sukatan, visualization, at mga diskarte sa paghiwa. Tumutulong ang TFMA na masuri ang pagganap ng modelo at tukuyin ang mga potensyal na isyu o bias.
4. Pagpapatunay at Pagsusuri ng Modelo:
Nakatuon ang layer na ito sa pagpapatunay at pagsusuri ng mga sinanay na modelo. Nagbibigay ang TFX ng TensorFlow Data Validation (TFDV) at TensorFlow Model Analysis (TFMA) para magsagawa ng komprehensibong validation at evaluation ng modelo. Tumutulong ang TFDV na patunayan ang data ng pag-input laban sa mga inaasahan na tinukoy sa yugto ng pag-ingest ng data, habang binibigyang-daan ng TFMA ang mga user na suriin ang pagganap ng modelo laban sa mga paunang natukoy na sukatan at hiwa.
5. Pag-deploy ng Modelo:
Sinusuportahan ng TFX ang pag-deploy ng modelo sa iba't ibang kapaligiran, kabilang ang TensorFlow Serving, TensorFlow Lite, at TensorFlow.js. Binibigyang-daan ng TensorFlow Serving ang mga user na ihatid ang kanilang mga modelo bilang nasusukat at mahusay na mga serbisyo sa web, habang pinapagana ng TensorFlow Lite at TensorFlow.js ang pag-deploy sa mga mobile at web platform, ayon sa pagkakabanggit. Nagbibigay ang TFX ng mga tool at utility para mag-package at mag-deploy ng mga sinanay na modelo nang madali.
6. Orkestrasyon at Pamamahala ng Daloy ng Trabaho:
Sumasama ang TFX sa mga sistema ng pamamahala ng daloy ng trabaho, tulad ng Apache Airflow at Kubeflow Pipelines, upang i-orkestrate at pamahalaan ang buong pipeline ng machine learning. Ang mga system na ito ay nagbibigay ng mga kakayahan para sa pag-iskedyul, pagsubaybay, at paghawak ng error, na tinitiyak ang maaasahang pagpapatupad ng pipeline.
Sa pamamagitan ng pag-aayos ng pipeline sa mga pahalang na layer na ito, binibigyang-daan ng TFX ang mga data scientist at engineer na bumuo at mag-optimize ng machine learning system nang mahusay. Nagbibigay ito ng structured at scalable na diskarte para pamahalaan ang mga kumplikado ng data ingestion, preprocessing, model training, validation, evaluation, at deployment. Sa TFX, maaaring tumuon ang mga user sa pagbuo ng mga de-kalidad na modelo at paghahatid ng halaga sa kanilang mga organisasyon.
Kasama sa TFX para sa pamamahala at pag-optimize ng pipeline ang mga pahalang na layer para sa pag-ingest at pagpapatunay ng data, preprocessing ng data, pagsasanay sa modelo, pagpapatunay at pagsusuri ng modelo, pag-deploy ng modelo, at pamamahala ng orkestrasyon at daloy ng trabaho. Nagtutulungan ang mga layer na ito upang i-streamline ang pagbuo at pag-deploy ng mga pipeline ng machine learning, na nagbibigay-daan sa mga data scientist at engineer na bumuo ng mga scalable at maaasahang machine learning system.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Paano magagamit ng isang tao ang isang layer ng pag-embed upang awtomatikong magtalaga ng mga wastong axes para sa isang plot ng representasyon ng mga salita bilang mga vector?
- Ano ang layunin ng max pooling sa isang CNN?
- Paano inilalapat ang proseso ng pagkuha ng tampok sa isang convolutional neural network (CNN) sa pagkilala ng imahe?
- Kailangan bang gumamit ng asynchronous learning function para sa mga machine learning model na tumatakbo sa TensorFlow.js?
- Ano ang maximum na bilang ng mga salita ng parameter ng TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Maaari bang magamit ang TensorFlow Keras Tokenizer API upang mahanap ang pinakamadalas na salita?
- Ano ang TOCO?
- Ano ang kaugnayan sa pagitan ng ilang panahon sa isang machine learning model at ang katumpakan ng hula mula sa pagpapatakbo ng modelo?
- Gumagawa ba ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ng augmented training dataset batay sa natural na data ng graph?
- Ano ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals