TensorFlow Extended (TFX) یک پلت فرم منبع باز قدرتمند است که برای تسهیل توسعه و استقرار مدل های یادگیری ماشین (ML) در محیط های تولید طراحی شده است. مجموعه ای جامع از ابزارها و کتابخانه ها را فراهم می کند که ساخت خطوط لوله ML سرتاسر را امکان پذیر می کند. این خطوط لوله از چندین فاز مجزا تشکیل شده است که هر کدام هدف خاصی را انجام می دهند و به موفقیت کلی گردش کار ML کمک می کنند. در این پاسخ، مراحل مختلف خط لوله ML در TFX را بررسی خواهیم کرد.
1. جذب داده:
فاز اول خط لوله ML شامل دریافت داده ها از منابع مختلف و تبدیل آن به قالبی مناسب برای وظایف ML است. TFX مؤلفههایی مانند ExampleGen را ارائه میکند که دادهها را از منابع مختلف مانند فایلهای CSV یا پایگاههای داده میخواند و آنها را به فرمت TensorFlow's Example تبدیل میکند. این مرحله امکان استخراج، اعتبار سنجی و پیش پردازش داده های مورد نیاز برای مراحل بعدی را فراهم می کند.
2. اعتبارسنجی داده ها:
هنگامی که داده ها جذب می شوند، مرحله بعدی شامل اعتبار سنجی داده ها برای اطمینان از کیفیت و سازگاری آن است. TFX مؤلفه StatisticsGen را فراهم می کند که آمار خلاصه داده ها را محاسبه می کند و مؤلفه SchemaGen که یک طرح واره را بر اساس آمار استنباط می کند. این مؤلفهها به شناسایی ناهنجاریها، مقادیر از دست رفته و ناسازگاریها در دادهها کمک میکنند و مهندسان داده و متخصصان ML را قادر میسازند تا اقدامات مناسب را انجام دهند.
3. تبدیل داده ها:
پس از اعتبارسنجی داده ها، خط لوله ML به مرحله تبدیل داده ها می رود. TFX مؤلفه Transform را ارائه می دهد که تکنیک های مهندسی ویژگی مانند نرمال سازی، رمزگذاری یکباره و تلاقی ویژگی ها را برای داده ها اعمال می کند. این مرحله نقش مهمی در آماده سازی داده ها برای آموزش مدل ایفا می کند، زیرا به بهبود عملکرد مدل و قابلیت های تعمیم کمک می کند.
4. آموزش مدل:
مرحله آموزش مدل شامل آموزش مدل های ML با استفاده از داده های تبدیل شده است. TFX مؤلفه Trainer را ارائه میکند که از قابلیتهای آموزشی قدرتمند TensorFlow برای آموزش مدلها بر روی سیستمهای توزیعشده یا GPU استفاده میکند. این مؤلفه امکان سفارشیسازی پارامترهای آموزشی، معماریهای مدل و الگوریتمهای بهینهسازی را فراهم میآورد و متخصصان ML را قادر میسازد تا مدلهای خود را به طور مؤثر آزمایش و تکرار کنند.
5. ارزیابی مدل:
پس از آموزش مدل ها، مرحله بعدی ارزیابی مدل است. TFX مؤلفه Evaluator را ارائه می دهد که عملکرد مدل های آموزش دیده را با استفاده از معیارهای ارزیابی مانند دقت، دقت، یادآوری و امتیاز F1 ارزیابی می کند. این مرحله به شناسایی مشکلات بالقوه مدل ها کمک می کند و بینش هایی را در مورد رفتار آنها در داده های دیده نشده ارائه می دهد.
6. اعتبارسنجی مدل:
پس از ارزیابی مدل، خط لوله ML به سمت اعتبارسنجی مدل می رود. TFX مؤلفه ModelValidator را ارائه می دهد که مدل های آموزش دیده را در مقابل طرحواره استنباط شده قبلی تأیید می کند. این مرحله تضمین میکند که مدلها به فرمت مورد انتظار دادهها پایبند هستند و به شناسایی مسائلی مانند رانش داده یا تکامل طرحواره کمک میکند.
7. استقرار مدل:
فاز نهایی خط لوله ML شامل استقرار مدل های آموزش دیده در محیط های تولید است. TFX مؤلفه Pusher را ارائه می دهد که مدل های آموزش دیده و مصنوعات مرتبط را به یک سیستم ارائه دهنده مانند TensorFlow Serving یا TensorFlow Lite صادر می کند. این مرحله ادغام مدلهای ML را در برنامهها امکانپذیر میکند و به آنها اجازه میدهد تا روی دادههای جدید پیشبینی کنند.
خط لوله ML در TFX از چند مرحله تشکیل شده است، از جمله دریافت داده، اعتبارسنجی داده، تبدیل داده، آموزش مدل، ارزیابی مدل، اعتبارسنجی مدل و استقرار مدل. هر مرحله با اطمینان از کیفیت داده ها، امکان مهندسی ویژگی ها، آموزش مدل های دقیق، ارزیابی عملکرد آنها و استقرار آنها در محیط های تولید، به موفقیت کلی گردش کار ML کمک می کند.
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