TensorFlow Extended (TFX) és una potent plataforma de codi obert desenvolupada per Google per desplegar i gestionar models d'aprenentatge automàtic en entorns de producció. Proporciona un conjunt complet d'eines i biblioteques que ajuden a racionalitzar el flux de treball d'aprenentatge automàtic, des de la ingestió de dades i el preprocessament fins a la formació i el servei de models. TFX està dissenyat específicament per abordar els reptes que s'enfronten en la transició de la fase de desenvolupament i experimentació al desplegament i manteniment de models d'aprenentatge automàtic a escala.
Un dels components clau de TFX és el magatzem de metadades. El magatzem de metadades és un dipòsit centralitzat que emmagatzema metadades sobre els diferents artefactes i execucions implicades en el procés d'aprenentatge automàtic. Actua com un catàleg d'informació, capturant detalls com ara les dades utilitzades per a l'entrenament, els passos de preprocessament aplicats, l'arquitectura del model, els hiperparàmetres i les mètriques d'avaluació. Aquestes metadades ofereixen informació valuosa sobre tot el canal d'aprenentatge automàtic i permet la reproductibilitat, l'auditabilitat i la col·laboració.
TFX aprofita el magatzem de metadades per habilitar diverses capacitats importants per posar en producció models d'aprenentatge automàtic. En primer lloc, permet el seguiment de versions i el llinatge, permetent als usuaris rastrejar els orígens d'un model i comprendre les dades i transformacions que van contribuir a la seva creació. Això és crucial per mantenir la transparència i garantir la fiabilitat dels models en producció.
En segon lloc, TFX facilita la validació i avaluació del model. El magatzem de metadades emmagatzema mètriques d'avaluació, que es poden utilitzar per supervisar el rendiment del model al llarg del temps i prendre decisions informades sobre el reciclatge o el desplegament del model. En comparar el rendiment de diferents models, les organitzacions poden iterar i millorar els seus sistemes d'aprenentatge automàtic contínuament.
A més, TFX permet l'orquestració i el desplegament automatitzats de pipelines. Amb TFX, els usuaris poden definir i executar canalitzacions d'aprenentatge automàtic d'extrem a extrem que inclouen la ingestió de dades, el preprocessament, la formació de models i la publicació. El magatzem de metadades ajuda a gestionar aquestes canalitzacions fent un seguiment de l'estat d'execució i les dependències entre els components de la canalització. Això permet un desplegament eficient i automatitzat del model, reduint el risc d'errors i assegurant desplegaments coherents i fiables.
TFX també admet el servei i la inferència de models mitjançant la seva infraestructura de servei. Els models entrenats mitjançant TFX es poden desplegar a diverses plataformes de servei, com ara TensorFlow Serving o TensorFlow Lite, la qual cosa facilita la integració de models als sistemes de producció i serveixen prediccions a escala.
TensorFlow Extended (TFX) és una plataforma potent que simplifica el procés de desplegament i gestió de models d'aprenentatge automàtic en producció. El seu magatzem de metadades ofereix funcions de control de versions, seguiment de llinatge, validació de models i capacitats d'orquestració de pipelines automatitzades. Aprofitant TFX, les organitzacions poden garantir la fiabilitat, escalabilitat i manteniment dels seus sistemes d'aprenentatge automàtic.
Altres preguntes i respostes recents sobre Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF:
- Com es pot utilitzar una capa d'incrustació per assignar automàticament eixos adequats per a una trama de representació de paraules com a vectors?
- Quin és l'objectiu de la agrupació màxima en una CNN?
- Com s'aplica el procés d'extracció de característiques en una xarxa neuronal convolucional (CNN) al reconeixement d'imatges?
- És necessari utilitzar una funció d'aprenentatge asíncrona per als models d'aprenentatge automàtic que s'executen a TensorFlow.js?
- Quin és el paràmetre del nombre màxim de paraules de l'API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Es pot utilitzar l'API TensorFlow Keras Tokenizer per trobar les paraules més freqüents?
- Què és TOCO?
- Quina relació hi ha entre diverses èpoques en un model d'aprenentatge automàtic i la precisió de la predicció a partir de l'execució del model?
- L'API de pack neighbors a Neural Structured Learning de TensorFlow produeix un conjunt de dades d'entrenament augmentat basat en dades de gràfics naturals?
- Què és l'API pack neighbors en Neural Structured Learning de TensorFlow?
Vegeu més preguntes i respostes a EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals