TFX, viết tắt của TensorFlow Extended, là một nền tảng đầu cuối toàn diện để xây dựng các quy trình máy học sẵn sàng sản xuất. Nó cung cấp một bộ công cụ và thành phần hỗ trợ phát triển và triển khai các hệ thống máy học đáng tin cậy và có thể mở rộng. TFX được thiết kế để giải quyết các thách thức trong việc quản lý và tối ưu hóa quy trình máy học, cho phép các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu tập trung vào việc xây dựng và lặp lại các mô hình thay vì xử lý sự phức tạp của cơ sở hạ tầng và quản lý dữ liệu.
TFX tổ chức quy trình máy học thành nhiều lớp theo chiều ngang, mỗi lớp phục vụ một mục đích cụ thể trong quy trình làm việc tổng thể. Các lớp này hoạt động cùng nhau để đảm bảo luồng dữ liệu và tạo tác mô hình trôi chảy, cũng như thực thi hiệu quả đường ống dẫn. Hãy khám phá các lớp khác nhau trong TFX để quản lý và tối ưu hóa đường ống:
1. Nhập và xác thực dữ liệu:
Lớp này chịu trách nhiệm nhập dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như tệp, cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống phát trực tuyến. TFX cung cấp các công cụ như Xác thực dữ liệu TensorFlow (TFDV) để thực hiện xác thực dữ liệu và tạo số liệu thống kê. TFDV giúp xác định các điểm bất thường, các giá trị bị thiếu và dữ liệu trôi dạt, đảm bảo chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu đầu vào.
2. Tiền xử lý dữ liệu:
Trong lớp này, TFX cung cấp TensorFlow Transform (TFT) để thực hiện tiền xử lý dữ liệu và kỹ thuật tính năng. TFT cho phép người dùng xác định các phép biến đổi trên dữ liệu đầu vào, chẳng hạn như chia tỷ lệ, chuẩn hóa, mã hóa một lần nóng, v.v. Các phép biến đổi này được áp dụng nhất quán trong cả quá trình đào tạo và phục vụ, đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu và giảm nguy cơ sai lệch dữ liệu.
3. Đào tạo người mẫu:
TFX tận dụng khả năng đào tạo mạnh mẽ của TensorFlow trong lớp này. Người dùng có thể xác định và huấn luyện các mô hình máy học của mình bằng API cấp cao của TensorFlow hoặc mã TensorFlow tùy chỉnh. TFX cung cấp các công cụ như Phân tích mô hình TensorFlow (TFMA) để đánh giá và xác thực các mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng số liệu, trực quan hóa và kỹ thuật cắt. TFMA giúp đánh giá hiệu suất của mô hình và xác định các vấn đề hoặc sai lệch tiềm ẩn.
4. Xác nhận và Đánh giá Mô hình:
Lớp này tập trung vào việc xác nhận và đánh giá các mô hình được đào tạo. TFX cung cấp Xác thực dữ liệu TensorFlow (TFDV) và Phân tích mô hình TensorFlow (TFMA) để thực hiện xác thực và đánh giá mô hình toàn diện. TFDV giúp xác thực dữ liệu đầu vào theo các kỳ vọng được xác định trong giai đoạn nhập dữ liệu, trong khi TFMA cho phép người dùng đánh giá hiệu suất của mô hình dựa trên các chỉ số và lát cắt được xác định trước.
5. Triển khai mô hình:
TFX hỗ trợ triển khai mô hình trong nhiều môi trường khác nhau, bao gồm Dịch vụ TensorFlow, TensorFlow Lite và TensorFlow.js. Dịch vụ TensorFlow cho phép người dùng phục vụ các mô hình của họ dưới dạng dịch vụ web hiệu quả và có thể mở rộng, trong khi TensorFlow Lite và TensorFlow.js tương ứng cho phép triển khai trên nền tảng web và di động. TFX cung cấp các công cụ và tiện ích để đóng gói và triển khai các mô hình được đào tạo một cách dễ dàng.
6. Quản lý điều phối và quy trình làm việc:
TFX tích hợp với các hệ thống quản lý quy trình công việc, chẳng hạn như Apache Airflow và Kubeflow Pipelines, để sắp xếp và quản lý toàn bộ quy trình máy học. Các hệ thống này cung cấp khả năng lập lịch trình, giám sát và xử lý lỗi, đảm bảo quá trình thực thi đường ống đáng tin cậy.
Bằng cách tổ chức đường ống thành các lớp ngang này, TFX cho phép các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu phát triển và tối ưu hóa hệ thống máy học một cách hiệu quả. Nó cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc và có thể mở rộng để quản lý sự phức tạp của việc nhập dữ liệu, tiền xử lý, đào tạo mô hình, xác thực, đánh giá và triển khai. Với TFX, người dùng có thể tập trung vào việc xây dựng các mô hình chất lượng cao và mang lại giá trị cho tổ chức của họ.
TFX cho quản lý và tối ưu hóa đường ống bao gồm các lớp ngang để nhập và xác thực dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình, xác thực và đánh giá mô hình, triển khai mô hình cũng như quản lý quy trình làm việc và điều phối. Các lớp này phối hợp với nhau để hợp lý hóa quá trình phát triển và triển khai các quy trình máy học, cho phép các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư xây dựng các hệ thống máy học đáng tin cậy và có thể mở rộng.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Làm cách nào người ta có thể sử dụng lớp nhúng để tự động gán các trục thích hợp cho biểu đồ biểu diễn các từ dưới dạng vectơ?
- Mục đích của việc gộp tối đa trong CNN là gì?
- Quá trình trích xuất đặc điểm trong mạng thần kinh tích chập (CNN) được áp dụng như thế nào để nhận dạng hình ảnh?
- Có cần thiết phải sử dụng chức năng học không đồng bộ cho các mô hình học máy chạy trong TensorFlow.js không?
- Tham số số lượng từ tối đa của API TensorFlow Keras Tokenizer là gì?
- API TensorFlow Keras Tokenizer có thể được sử dụng để tìm những từ thường gặp nhất không?
- TOCO là gì?
- Mối quan hệ giữa một số kỷ nguyên trong mô hình học máy và độ chính xác của dự đoán khi chạy mô hình là gì?
- API gói hàng xóm trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow có tạo ra tập dữ liệu đào tạo tăng cường dựa trên dữ liệu biểu đồ tự nhiên không?
- API hàng xóm gói trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: TensorFlow mở rộng (TFX) (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: TFX chính xác là gì (đi đến chủ đề liên quan)
- ôn thi