TensorFlow Extended (TFX) - гэта магутная платформа з адкрытым зыходным кодам, распрацаваная Google для разгортвання і кіравання мадэлямі машыннага навучання ў вытворчых асяроддзях. Ён забяспечвае поўны набор інструментаў і бібліятэк, якія дапамагаюць аптымізаваць працоўны працэс машыннага навучання, ад прыёму даных і папярэдняй апрацоўкі да навучання мадэляў і абслугоўвання. TFX спецыяльна распрацаваны для вырашэння праблем, якія ўзнікаюць пры пераходзе ад фазы распрацоўкі і эксперыментаў да разгортвання і падтрымання мадэляў машыннага навучання ў маштабе.
Адным з ключавых кампанентаў TFX з'яўляецца сховішча метададзеных. Сховішча метададзеных - гэта цэнтралізаванае сховішча, якое захоўвае метададзеныя аб розных артэфактах і выкананнях, якія ўдзельнічаюць у працэсе машыннага навучання. Ён дзейнічае як каталог інфармацыі, фіксуючы такія дэталі, як дадзеныя, якія выкарыстоўваюцца для навучання, ужытыя этапы папярэдняй апрацоўкі, архітэктура мадэлі, гіперпараметры і ацэначныя паказчыкі. Гэтыя метаданыя даюць каштоўную інфармацыю пра ўвесь канвеер машыннага навучання і забяспечваюць узнаўляльнасць, магчымасць праверкі і супрацоўніцтва.
TFX выкарыстоўвае сховішча метададзеных, каб уключыць некалькі важных магчымасцей для ўкаранення мадэляў машыннага навучання ў вытворчасць. Па-першае, гэта дазваляе адсочваць версіі і радавод, што дазваляе карыстальнікам прасачыць паходжанне мадэлі і зразумець дадзеныя і пераўтварэнні, якія спрыялі яе стварэнню. Гэта мае вырашальнае значэнне для падтрымання празрыстасці і забеспячэння надзейнасці мадэляў у вытворчасці.
Па-другое, TFX палягчае праверку і ацэнку мадэлі. Сховішча метаданых захоўвае ацэначныя паказчыкі, якія можна выкарыстоўваць для маніторынгу прадукцыйнасці мадэлі з цягам часу і прыняцця абгрунтаваных рашэнняў аб перападрыхтоўцы або разгортванні мадэлі. Параўноўваючы прадукцыйнасць розных мадэляў, арганізацыі могуць пастаянна ўдасканальваць і паляпшаць свае сістэмы машыннага навучання.
Акрамя таго, TFX дазваляе аўтаматызаваць аркестроўку і разгортванне канвеера. З дапамогай TFX карыстальнікі могуць вызначаць і выконваць канвееры скразнога машыннага навучання, якія ўключаюць прыём даных, папярэднюю апрацоўку, навучанне мадэлі і абслугоўванне. Сховішча метададзеных дапамагае кіраваць гэтымі канвеерамі, адсочваючы стан выканання і залежнасці паміж кампанентамі канвеера. Гэта дазваляе эфектыўнае і аўтаматызаванае разгортванне мадэлі, зніжаючы рызыку памылак і забяспечваючы паслядоўнае і надзейнае разгортванне.
TFX таксама падтрымлівае абслугоўванне мадэляў і вывад праз сваю інфраструктуру абслугоўвання. Мадэлі, навучаныя з дапамогай TFX, могуць быць разгорнуты на розных платформах абслугоўвання, такіх як TensorFlow Serving або TensorFlow Lite, што дазваляе лёгка інтэграваць мадэлі ў вытворчыя сістэмы і абслугоўваць прагнозы ў маштабе.
TensorFlow Extended (TFX) - гэта магутная платформа, якая спрашчае працэс разгортвання і кіравання мадэлямі машыннага навучання ў вытворчасці. Яго сховішча метададзеных забяспечвае кіраванне версіямі, адсочванне радаводу, праверку мадэлі і аўтаматызаваныя магчымасці аркестроўкі канвеера. Выкарыстоўваючы TFX, арганізацыі могуць забяспечыць надзейнасць, маштабаванасць і абслугоўванне сваіх сістэм машыннага навучання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Асновы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна выкарыстоўваць пласт убудавання для аўтаматычнага прызначэння правільных восяў для графіка прадстаўлення слоў у выглядзе вектараў?
- Якая мэта максімальнага аб'яднання ў CNN?
- Як працэс вылучэння прыкмет у сверточной нейронавай сетцы (CNN) прымяняецца да распазнавання малюнкаў?
- Ці неабходна выкарыстоўваць функцыю асінхроннага навучання для мадэляў машыннага навучання, якія працуюць у TensorFlow.js?
- Што такое параметр максімальнай колькасці слоў TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ці можна выкарыстоўваць TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найбольш частых слоў?
- Што такое TOCO?
- Якая ўзаемасувязь паміж колькасцю эпох у мадэлі машыннага навучання і дакладнасцю прагназавання ад запуску мадэлі?
- Ці стварае API суседніх пакетаў у Neural Structured Learning TensorFlow дапоўнены навучальны набор даных на аснове натуральных графічных даных?
- Што такое API суседніх пакетаў у нейронавым структураваным навучанні TensorFlow?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals