TensorFlow Extended (TFX) là một nền tảng mã nguồn mở mạnh mẽ do Google phát triển để triển khai và quản lý các mô hình máy học trong môi trường sản xuất. Nó cung cấp một bộ công cụ và thư viện toàn diện giúp hợp lý hóa quy trình học máy, từ nhập dữ liệu và tiền xử lý đến đào tạo và cung cấp mô hình. TFX được thiết kế đặc biệt để giải quyết những thách thức gặp phải khi chuyển từ giai đoạn phát triển và thử nghiệm sang triển khai và duy trì các mô hình máy học trên quy mô lớn.
Một trong những thành phần chính của TFX là kho siêu dữ liệu. Kho lưu trữ siêu dữ liệu là một kho lưu trữ tập trung lưu trữ siêu dữ liệu về các tạo phẩm và thực thi khác nhau liên quan đến quá trình học máy. Nó hoạt động như một danh mục thông tin, nắm bắt các chi tiết như dữ liệu được sử dụng để đào tạo, các bước tiền xử lý được áp dụng, kiến trúc mô hình, siêu đường kính và chỉ số đánh giá. Siêu dữ liệu này cung cấp thông tin chuyên sâu có giá trị về toàn bộ hệ thống máy học và cho phép khả năng tái tạo, khả năng kiểm tra và cộng tác.
TFX tận dụng kho lưu trữ Siêu dữ liệu để kích hoạt một số khả năng quan trọng nhằm đưa các mô hình máy học vào sản xuất. Đầu tiên, nó cho phép lập phiên bản và theo dõi dòng dõi, cho phép người dùng truy tìm nguồn gốc của một mô hình và hiểu dữ liệu cũng như các phép biến đổi đã góp phần tạo ra mô hình đó. Điều này rất quan trọng để duy trì tính minh bạch và đảm bảo độ tin cậy của các mô hình trong sản xuất.
Thứ hai, TFX tạo điều kiện xác thực và đánh giá mô hình. Cửa hàng Siêu dữ liệu lưu trữ các số liệu đánh giá, có thể được sử dụng để theo dõi hiệu suất của mô hình theo thời gian và đưa ra các quyết định sáng suốt về việc đào tạo lại hoặc triển khai mô hình. Bằng cách so sánh hiệu suất của các mô hình khác nhau, các tổ chức có thể liên tục lặp lại và cải thiện hệ thống máy học của mình.
Hơn nữa, TFX cho phép triển khai và điều phối đường ống tự động. Với TFX, người dùng có thể xác định và thực thi các quy trình máy học từ đầu đến cuối bao gồm nhập dữ liệu, tiền xử lý, đào tạo mô hình và cung cấp. Kho siêu dữ liệu giúp quản lý các đường ống này bằng cách theo dõi trạng thái thực thi và các quan hệ phụ thuộc giữa các thành phần đường ống. Điều này cho phép triển khai mô hình hiệu quả và tự động, giảm rủi ro lỗi và đảm bảo triển khai nhất quán và đáng tin cậy.
TFX cũng hỗ trợ phân phối mô hình và suy luận thông qua cơ sở hạ tầng phục vụ của nó. Các mô hình được đào tạo bằng TFX có thể được triển khai cho nhiều nền tảng phân phối khác nhau, chẳng hạn như TensorFlow hoặc TensorFlow Lite, giúp dễ dàng tích hợp các mô hình vào hệ thống sản xuất và phân phát dự đoán trên quy mô lớn.
TensorFlow Extended (TFX) là một nền tảng mạnh mẽ giúp đơn giản hóa quy trình triển khai và quản lý các mô hình máy học trong sản xuất. Cửa hàng siêu dữ liệu của nó cung cấp khả năng lập phiên bản, theo dõi dòng, xác thực mô hình và điều phối đường ống tự động. Bằng cách tận dụng TFX, các tổ chức có thể đảm bảo độ tin cậy, khả năng mở rộng và khả năng bảo trì của hệ thống máy học của họ.
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: Siêu dữ liệu (đi đến chủ đề liên quan)
- ôn thi