TensorFlow Extended (TFX) és una potent plataforma de codi obert dissenyada per facilitar el desenvolupament i el desplegament de models d'aprenentatge automàtic (ML) en entorns de producció. Proporciona un conjunt complet d'eines i biblioteques que permeten la construcció de canalitzacions ML d'extrem a extrem. Aquests pipelines consten de diverses fases diferents, cadascuna amb un propòsit específic i contribuint a l'èxit global del flux de treball de ML. En aquesta resposta, explorarem les diferents fases del pipeline ML a TFX.
1. Ingesta de dades:
La primera fase del pipeline d'ML consisteix a ingerir les dades de diverses fonts i transformar-les en un format adequat per a tasques d'ML. TFX proporciona components com l'ExampleGen, que llegeix dades de diferents fonts, com ara fitxers CSV o bases de dades, i les converteix al format d'exemple de TensorFlow. Aquesta fase permet l'extracció, validació i preprocessament de les dades necessàries per a les etapes posteriors.
2. Validació de dades:
Un cop s'ingereixen les dades, la següent fase implica la validació de les dades per garantir-ne la qualitat i la coherència. TFX proporciona el component StatisticsGen, que calcula les estadístiques de resum de les dades, i el component SchemaGen, que dedueix un esquema basat en les estadístiques. Aquests components ajuden a identificar anomalies, valors que falten i inconsistències en les dades, permetent als enginyers de dades i als professionals de l'ML prendre les accions adequades.
3. Transformació de dades:
Després de la validació de les dades, el pipeline ML passa a la fase de transformació de dades. TFX ofereix el component Transform, que aplica tècniques d'enginyeria de característiques, com ara la normalització, la codificació en calent i l'encreuament de característiques, a les dades. Aquesta fase té un paper crucial en la preparació de les dades per a l'entrenament del model, ja que ajuda a millorar el rendiment del model i les capacitats de generalització.
4. Model d'entrenament:
La fase d'entrenament del model implica entrenar models de ML utilitzant les dades transformades. TFX proporciona el component Trainer, que aprofita les potents capacitats d'entrenament de TensorFlow per entrenar models en sistemes distribuïts o GPU. Aquest component permet personalitzar els paràmetres d'entrenament, les arquitectures de models i els algorismes d'optimització, permetent als professionals de ML experimentar i iterar els seus models de manera eficaç.
5. Model d'avaluació:
Un cop entrenats els models, la següent fase és l'avaluació del model. TFX proporciona el component Avaluador, que avalua el rendiment dels models entrenats mitjançant mètriques d'avaluació com ara la precisió, la precisió, la memòria i la puntuació F1. Aquesta fase ajuda a identificar problemes potencials amb els models i proporciona informació sobre el seu comportament amb dades no vistes.
6. Validació del model:
Després de l'avaluació del model, el pipeline ML passa a la validació del model. TFX ofereix el component ModelValidator, que valida els models entrenats amb l'esquema deduït anteriorment. Aquesta fase garanteix que els models s'adhereixen al format esperat de les dades i ajuda a detectar problemes com ara la deriva de dades o l'evolució de l'esquema.
7. Model de desplegament:
La fase final del pipeline ML implica desplegar els models entrenats als entorns de producció. TFX proporciona el component Pusher, que exporta els models entrenats i els artefactes associats a un sistema de servei, com ara TensorFlow Serving o TensorFlow Lite. Aquesta fase permet la integració de models ML a les aplicacions, permetent-los fer prediccions sobre dades noves.
El pipeline ML a TFX consta de diverses fases, que inclouen la ingestió de dades, la validació de dades, la transformació de dades, l'entrenament del model, l'avaluació del model, la validació del model i el desplegament del model. Cada fase contribueix a l'èxit global del flux de treball de ML garantint la qualitat de les dades, habilitant l'enginyeria de funcions, entrenant models precisos, avaluant-ne el rendiment i desplegant-los en entorns de producció.
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