TFX که مخفف TensorFlow Extended است، یک پلتفرم جامع سرتاسر برای ساخت خطوط لوله یادگیری ماشینی آماده تولید است. مجموعه ای از ابزارها و مؤلفه ها را فراهم می کند که توسعه و استقرار سیستم های یادگیری ماشینی مقیاس پذیر و قابل اعتماد را تسهیل می کند. TFX برای رسیدگی به چالشهای مدیریت و بهینهسازی خطوط لوله یادگیری ماشین طراحی شده است و دانشمندان و مهندسان داده را قادر میسازد تا به جای پرداختن به پیچیدگیهای زیرساخت و مدیریت داده، بر ساخت و تکرار بر روی مدلها تمرکز کنند.
TFX خط لوله یادگیری ماشین را در چندین لایه افقی سازماندهی می کند که هر یک هدف خاصی را در گردش کار کلی انجام می دهد. این لایه ها برای اطمینان از جریان روان داده ها و مصنوعات مدل و همچنین اجرای کارآمد خط لوله با هم کار می کنند. بیایید لایههای مختلف در TFX را برای مدیریت و بهینهسازی خط لوله بررسی کنیم:
1. دادهها و اعتبارسنجی:
این لایه مسئول جذب داده های خام از منابع مختلف مانند فایل ها، پایگاه های داده یا سیستم های جریان است. TFX ابزارهایی مانند اعتبارسنجی داده های TensorFlow (TFDV) را برای انجام اعتبارسنجی داده ها و تولید آمار ارائه می دهد. TFDV به شناسایی ناهنجاری ها، مقادیر از دست رفته و جابجایی داده ها کمک می کند و از کیفیت و ثبات داده های ورودی اطمینان می دهد.
2. پیش پردازش داده ها:
در این لایه، TFX تبدیل TensorFlow (TFT) را برای انجام پیش پردازش داده ها و مهندسی ویژگی ارائه می دهد. TFT به کاربران اجازه می دهد تا تغییراتی را در داده های ورودی مانند مقیاس بندی، نرمال سازی، رمزگذاری یکباره و غیره تعریف کنند. این تحولات به طور مداوم در طول آموزش و سرویس دهی اعمال می شود و از ثبات داده ها اطمینان می یابد و خطر انحراف داده ها را کاهش می دهد.
3. آموزش مدل:
TFX از قابلیت های آموزشی قدرتمند TensorFlow در این لایه بهره می برد. کاربران می توانند مدل های یادگیری ماشین خود را با استفاده از API های سطح بالای TensorFlow یا کد سفارشی TensorFlow تعریف و آموزش دهند. TFX ابزارهایی مانند تجزیه و تحلیل مدل TensorFlow (TFMA) را برای ارزیابی و اعتبارسنجی مدل های آموزش دیده با استفاده از معیارها، تجسم ها و تکنیک های برش ارائه می دهد. TFMA به ارزیابی عملکرد مدل و شناسایی مسائل یا سوگیری های بالقوه کمک می کند.
4. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل:
این لایه بر اعتبارسنجی و ارزیابی مدل های آموزش دیده تمرکز دارد. TFX اعتبارسنجی دادههای TensorFlow (TFDV) و تحلیل مدل TensorFlow (TFMA) را برای انجام اعتبارسنجی و ارزیابی مدل جامع ارائه میکند. TFDV به اعتبارسنجی دادههای ورودی در برابر انتظارات تعریفشده در مرحله دریافت داده کمک میکند، در حالی که TFMA به کاربران امکان میدهد عملکرد مدل را بر اساس معیارها و برشهای از پیش تعریفشده ارزیابی کنند.
5. استقرار مدل:
TFX از استقرار مدل در محیط های مختلف، از جمله TensorFlow Serving، TensorFlow Lite و TensorFlow.js پشتیبانی می کند. سرویس TensorFlow به کاربران اجازه می دهد تا مدل های خود را به عنوان خدمات وب مقیاس پذیر و کارآمد ارائه دهند، در حالی که TensorFlow Lite و TensorFlow.js به ترتیب امکان استقرار در پلتفرم های موبایل و وب را فراهم می کنند. TFX ابزارها و ابزارهایی را برای بسته بندی و استقرار مدل های آموزش دیده با سهولت ارائه می دهد.
6. ارکستراسیون و مدیریت گردش کار:
TFX با سیستم های مدیریت گردش کار مانند Apache Airflow و Kubeflow Pipelines ادغام می شود تا کل خط لوله یادگیری ماشین را هماهنگ و مدیریت کند. این سیستمها قابلیتهایی را برای زمانبندی، نظارت و رسیدگی به خطا فراهم میکنند و از اجرای مطمئن خط لوله اطمینان میدهند.
با سازماندهی خط لوله در این لایههای افقی، TFX دانشمندان و مهندسان داده را قادر میسازد تا سیستمهای یادگیری ماشین را به طور کارآمد توسعه و بهینه کنند. این یک رویکرد ساختاریافته و مقیاسپذیر برای مدیریت پیچیدگیهای دریافت داده، پیش پردازش، آموزش مدل، اعتبارسنجی، ارزیابی و استقرار ارائه میکند. با TFX، کاربران می توانند بر ساخت مدل های با کیفیت بالا و ارائه ارزش به سازمان خود تمرکز کنند.
TFX برای مدیریت و بهینهسازی خط لوله شامل لایههای افقی برای دریافت و اعتبارسنجی دادهها، پیش پردازش دادهها، آموزش مدل، اعتبارسنجی و ارزیابی مدل، استقرار مدل، و هماهنگسازی و مدیریت گردش کار است. این لایه ها با هم کار می کنند تا توسعه و استقرار خطوط لوله یادگیری ماشین را ساده کنند و دانشمندان و مهندسان داده را قادر می سازند تا سیستم های یادگیری ماشینی مقیاس پذیر و قابل اعتماد بسازند.
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