TensorFlow Extended (TFX) یک پلت فرم منبع باز قدرتمند است که توسط گوگل برای استقرار و مدیریت مدل های یادگیری ماشین در محیط های تولیدی توسعه یافته است. مجموعهای جامع از ابزارها و کتابخانهها را فراهم میکند که به سادهسازی جریان کار یادگیری ماشین، از دریافت دادهها و پیشپردازش گرفته تا آموزش مدل و ارائه خدمات کمک میکند. TFX به طور خاص برای رسیدگی به چالشهایی که هنگام انتقال از مرحله توسعه و آزمایش به استقرار و حفظ مدلهای یادگیری ماشین در مقیاس با آن مواجه است، طراحی شده است.
یکی از اجزای کلیدی TFX، فروشگاه متادیتا است. فروشگاه Metadata یک مخزن متمرکز است که ابردادههای مربوط به مصنوعات و اجراهای مختلف درگیر در فرآیند یادگیری ماشین را ذخیره میکند. این به عنوان کاتالوگ اطلاعات عمل می کند و جزئیاتی مانند داده های مورد استفاده برای آموزش، مراحل پیش پردازش اعمال شده، معماری مدل، فراپارامترها و معیارهای ارزیابی را ثبت می کند. این ابرداده بینشهای ارزشمندی را در مورد کل خط لوله یادگیری ماشین ارائه میکند و تکرارپذیری، ممیزیپذیری و همکاری را امکانپذیر میسازد.
TFX از فروشگاه Metadata استفاده می کند تا چندین قابلیت مهم را برای تولید مدل های یادگیری ماشین فعال کند. اولاً، نسخهسازی و ردیابی اصل و نسب را فعال میکند و به کاربران امکان میدهد منشاء یک مدل را ردیابی کنند و دادهها و دگرگونیهایی را که به ایجاد آن کمک کردهاند، درک کنند. این برای حفظ شفافیت و اطمینان از قابلیت اطمینان مدل ها در تولید بسیار مهم است.
ثانیا، TFX اعتبارسنجی و ارزیابی مدل را تسهیل می کند. فروشگاه Metadata معیارهای ارزیابی را ذخیره می کند، که می تواند برای نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان و تصمیم گیری آگاهانه در مورد بازآموزی یا استقرار مدل استفاده شود. با مقایسه عملکرد مدلهای مختلف، سازمانها میتوانند سیستمهای یادگیری ماشین خود را به طور مداوم تکرار کرده و بهبود بخشند.
علاوه بر این، TFX هماهنگی و استقرار خودکار خط لوله را امکان پذیر می کند. با استفاده از TFX، کاربران می توانند خطوط لوله یادگیری ماشینی را تعریف و اجرا کنند که شامل دریافت داده، پیش پردازش، آموزش مدل و ارائه خدمات می شود. فروشگاه Metadata با پیگیری وضعیت اجرا و وابستگی بین اجزای خط لوله به مدیریت این خطوط لوله کمک می کند. این امکان استقرار مدل کارآمد و خودکار را فراهم می کند، خطر خطاها را کاهش می دهد و از استقرار مداوم و قابل اطمینان اطمینان می دهد.
TFX همچنین از سرویس دهی و استنتاج مدل از طریق زیرساخت سرویس دهی خود پشتیبانی می کند. مدلهایی که با استفاده از TFX آموزش داده شدهاند را میتوان در پلتفرمهای سرویسدهی مختلف، مانند TensorFlow Serving یا TensorFlow Lite، مستقر کرد، که ادغام مدلها در سیستمهای تولید و ارائه پیشبینیها در مقیاس را آسان میکند.
TensorFlow Extended (TFX) یک پلت فرم قدرتمند است که فرآیند استقرار و مدیریت مدل های یادگیری ماشین را در تولید ساده می کند. فروشگاه Metadata آن نسخهسازی، ردیابی نسل، اعتبارسنجی مدل و قابلیتهای هماهنگسازی خط لوله خودکار را ارائه میدهد. با استفاده از TFX، سازمان ها می توانند از قابلیت اطمینان، مقیاس پذیری و قابلیت نگهداری سیستم های یادگیری ماشین خود اطمینان حاصل 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