TensorFlow 2.0، چارچوب یادگیری ماشین منبع باز محبوب، پشتیبانی قوی برای استقرار در پلتفرم های مختلف ارائه می دهد. این پشتیبانی برای فعال کردن استقرار مدلهای یادگیری ماشین بر روی دستگاههای مختلف مانند رایانههای رومیزی، سرورها، دستگاههای تلفن همراه و حتی سیستمهای تعبیهشده بسیار مهم است. در این پاسخ، راههای مختلفی را بررسی خواهیم کرد که TensorFlow 2.0 استقرار در پلتفرمهای مختلف را تسهیل میکند.
یکی از ویژگی های کلیدی TensorFlow 2.0 قابلیت های بهبود یافته سرویس دهی مدل آن است. TensorFlow Serving، یک سیستم سرویس دهی اختصاصی برای مدلهای TensorFlow، به کاربران این امکان را میدهد تا مدلهای خود را به راحتی در یک محیط تولید مستقر کنند. این یک معماری انعطافپذیر ارائه میکند که هم از پیشبینی آنلاین و هم از پیشبینی دستهای پشتیبانی میکند و امکان استنتاج در زمان واقعی و همچنین پردازش دستهای در مقیاس بزرگ را فراهم میکند. TensorFlow Serving همچنین از نسخهسازی مدل پشتیبانی میکند و میتواند چندین مدل را به طور همزمان مدیریت کند و بهروزرسانی و مدیریت مدلها را در یک محیط تولید آسان میکند.
یکی دیگر از جنبه های مهم پشتیبانی از استقرار TensorFlow 2.0 سازگاری آن با پلتفرم ها و زبان های برنامه نویسی مختلف است. TensorFlow 2.0 APIهایی را برای چندین زبان برنامه نویسی از جمله Python، C++، Java و Go فراهم می کند و آن را برای طیف گسترده ای از توسعه دهندگان قابل دسترسی می کند. این پشتیبانی از زبان، ادغام یکپارچه مدلهای TensorFlow را در سیستمهای نرمافزاری موجود امکانپذیر میسازد و امکان توسعه برنامههای کاربردی خاص پلتفرم را فراهم میکند.
علاوه بر این، TensorFlow 2.0 پشتیبانی از استقرار در شتابدهندههای سختافزاری مختلف مانند GPU و TPU را ارائه میدهد. این شتابدهندهها میتوانند بهطور قابلتوجهی فرآیندهای آموزش و استنتاج را تسریع کنند و استقرار مدلها را در دستگاههای دارای محدودیت منابع امکانپذیر کنند. TensorFlow 2.0 API های سطح بالایی مانند tf.distribute.Strategy را ارائه می دهد که استفاده آسان از شتاب دهنده های سخت افزاری را بدون نیاز به تغییرات گسترده در کد امکان پذیر می کند.
علاوه بر این، TensorFlow 2.0 TensorFlow Lite را معرفی میکند، چارچوبی تخصصی برای استقرار مدلهای یادگیری ماشین در دستگاههای تلفن همراه و جاسازی شده. TensorFlow Lite مدلها را برای اجرای کارآمد در دستگاههایی با منابع محاسباتی محدود، مانند گوشیهای هوشمند و دستگاههای IoT، بهینه میکند. این ابزارها را برای تبدیل مدل، کمی سازی و بهینه سازی فراهم می کند و اطمینان می دهد که مدل ها می توانند در طیف گسترده ای از پلت فرم های تلفن همراه مستقر شوند.
علاوه بر این، TensorFlow 2.0 از استقرار در پلتفرم های ابری مانند Google Cloud Platform (GCP) و Amazon Web Services (AWS) پشتیبانی می کند. TensorFlow Extended (TFX)، یک پلتفرم آماده تولید برای استقرار مدلهای TensorFlow در مقیاس، به طور یکپارچه با پلتفرمهای ابری ادغام میشود و پشتیبانی سرتاسری را برای ساخت و استقرار خطوط لوله یادگیری ماشین ارائه میدهد. TFX کاربران را قادر میسازد تا مدلها را به شیوهای توزیعشده آموزش دهند، نسخههای مدل را مدیریت کنند و مدلها را به راحتی در سیستمهای سرویس مبتنی بر ابر مستقر کنند.
TensorFlow 2.0 پشتیبانی جامعی را برای استقرار در سیستم عامل های مختلف ارائه می دهد. قابلیت های بهبود یافته ارائه مدل، سازگاری با چندین زبان برنامه نویسی، پشتیبانی از شتاب دهنده های سخت افزاری، و چارچوب های تخصصی مانند TensorFlow Lite و TFX آن را به ابزاری قدرتمند برای استقرار مدل های یادگیری ماشین در محیط های مختلف تبدیل کرده است. با استفاده از این ویژگیها، توسعهدهندگان میتوانند به راحتی مدلهای TensorFlow خود را بر روی پلتفرمهای مختلف مستقر کنند و امکان پذیرش گسترده یادگیری ماشینی در صنایع مختلف را فراهم کنند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد اصول EITC/AI/TFF TensorFlow:
- چگونه می توان از یک لایه جاسازی برای اختصاص خودکار محورهای مناسب برای نمودار نمایش کلمات به عنوان بردار استفاده کرد؟
- هدف از تجمع حداکثری در CNN چیست؟
- فرآیند استخراج ویژگی در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چگونه برای تشخیص تصویر اعمال می شود؟
- آیا استفاده از تابع یادگیری ناهمزمان برای مدل های یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا می شوند ضروری است؟
- پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
- آیا می توان از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن بیشترین کلمات استفاده کرد؟
- TOCO چیست؟
- رابطه بین تعدادی از دورهها در یک مدل یادگیری ماشینی و دقت پیشبینی از اجرای مدل چیست؟
- آیا بسته همسایه API در Neural Structured Learning TensorFlow یک مجموعه آموزشی تقویت شده بر اساس داده های نمودار طبیعی تولید می کند؟
- بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی تنسورفلو چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals مشاهده کنید