Ang TensorFlow Extended (TFX) ay isang malakas na open-source na platform na binuo ng Google para sa pag-deploy at pamamahala ng mga modelo ng machine learning sa mga production environment. Nagbibigay ito ng komprehensibong hanay ng mga tool at library na tumutulong sa pag-streamline ng workflow ng machine learning, mula sa data ingestion at preprocessing hanggang sa model training at serving. Ang TFX ay partikular na idinisenyo upang tugunan ang mga hamon na kinakaharap kapag lumipat mula sa yugto ng pag-unlad at pag-eeksperimento patungo sa pag-deploy at pagpapanatili ng mga modelo ng machine learning sa sukat.
Isa sa mga pangunahing bahagi ng TFX ay ang Metadata store. Ang Metadata store ay isang sentralisadong repositoryo na nag-iimbak ng metadata tungkol sa iba't ibang artifact at execution na kasangkot sa proseso ng machine learning. Ito ay gumaganap bilang isang katalogo ng impormasyon, kumukuha ng mga detalye tulad ng data na ginamit para sa pagsasanay, ang mga hakbang sa paunang pagproseso na inilapat, ang arkitektura ng modelo, mga hyperparameter, at mga sukatan ng pagsusuri. Ang metadata na ito ay nagbibigay ng mahahalagang insight sa buong machine learning pipeline at nagbibigay-daan sa reproducibility, auditability, at collaboration.
Ginagamit ng TFX ang Metadata store upang paganahin ang ilang mahahalagang kakayahan para sa paglalagay ng mga modelo ng machine learning sa produksyon. Una, binibigyang-daan nito ang pag-bersyon at pagsubaybay sa lineage, na nagpapahintulot sa mga user na masubaybayan ang mga pinagmulan ng isang modelo at maunawaan ang data at mga pagbabagong nag-ambag sa paglikha nito. Ito ay mahalaga para sa pagpapanatili ng transparency at pagtiyak ng pagiging maaasahan ng mga modelo sa produksyon.
Pangalawa, pinapadali ng TFX ang pagpapatunay at pagsusuri ng modelo. Ang tindahan ng Metadata ay nag-iimbak ng mga sukatan ng pagsusuri, na maaaring magamit upang subaybayan ang pagganap ng modelo sa paglipas ng panahon at gumawa ng matalinong mga pagpapasya tungkol sa muling pagsasanay o pag-deploy ng modelo. Sa pamamagitan ng paghahambing ng performance ng iba't ibang modelo, maaaring ulitin at pahusayin ng mga organisasyon ang kanilang mga machine learning system nang tuluy-tuloy.
Higit pa rito, pinapagana ng TFX ang automated na pipeline orchestration at deployment. Sa TFX, maaaring tukuyin at isagawa ng mga user ang mga end-to-end machine learning pipeline na sumasaklaw sa pag-ingest ng data, preprocessing, pagsasanay sa modelo, at paghahatid. Tumutulong ang Metadata store na pamahalaan ang mga pipeline na ito sa pamamagitan ng pagsubaybay sa katayuan ng pagpapatupad at mga dependency sa pagitan ng mga bahagi ng pipeline. Nagbibigay-daan ito para sa mahusay at automated na pag-deploy ng modelo, na binabawasan ang panganib ng mga error at tinitiyak ang pare-pareho at maaasahang pag-deploy.
Sinusuportahan din ng TFX ang paghahatid ng modelo at hinuha sa pamamagitan ng imprastraktura ng paghahatid nito. Ang mga modelong sinanay gamit ang TFX ay maaaring i-deploy sa iba't ibang platform ng paghahatid, tulad ng TensorFlow Serving o TensorFlow Lite, na ginagawang madali ang pagsasama ng mga modelo sa mga production system at maghatid ng mga hula sa laki.
Ang TensorFlow Extended (TFX) ay isang makapangyarihang platform na nagpapasimple sa proseso ng pag-deploy at pamamahala ng mga modelo ng machine learning sa produksyon. Ang Metadata store nito ay nagbibigay ng bersyon, pagsubaybay sa lineage, pagpapatunay ng modelo, at mga kakayahan sa automated na pipeline orchestration. Sa pamamagitan ng paggamit ng TFX, matitiyak ng mga organisasyon ang pagiging maaasahan, scalability, at maintainability ng kanilang mga 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