TensorFlow Extended (TFX) عبارة عن نظام أساسي قوي مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة Google لنشر وإدارة نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج. يوفر مجموعة شاملة من الأدوات والمكتبات التي تساعد على تبسيط سير عمل التعلم الآلي ، من استيعاب البيانات والمعالجة المسبقة إلى تدريب النموذج وتقديمه. تم تصميم TFX خصيصًا لمواجهة التحديات التي نواجهها عند الانتقال من مرحلة التطوير والتجريب إلى نشر نماذج التعلم الآلي والحفاظ عليها على نطاق واسع.
يعد مخزن البيانات الوصفية أحد المكونات الرئيسية لـ TFX. يعد مخزن البيانات الوصفية مستودعًا مركزيًا يخزن البيانات الوصفية حول مختلف القطع الأثرية وعمليات التنفيذ المتضمنة في عملية التعلم الآلي. إنه بمثابة كتالوج للمعلومات ، والتقاط التفاصيل مثل البيانات المستخدمة للتدريب ، وخطوات المعالجة المسبقة المطبقة ، وبنية النموذج ، والمعلمات الفائقة ، ومقاييس التقييم. توفر هذه البيانات الوصفية رؤى قيمة في خط أنابيب التعلم الآلي بالكامل وتتيح إمكانية التكرار وقابلية التدقيق والتعاون.
تستفيد TFX من مخزن البيانات الوصفية لتمكين العديد من الإمكانات المهمة لوضع نماذج التعلم الآلي في الإنتاج. أولاً ، يتيح إمكانية تعيين الإصدار وتتبع النسب ، مما يسمح للمستخدمين بتتبع أصول النموذج وفهم البيانات والتحولات التي ساهمت في إنشائه. هذا أمر بالغ الأهمية للحفاظ على الشفافية وضمان موثوقية النماذج في الإنتاج.
ثانيًا ، تسهل TFX التحقق من صحة النموذج وتقييمه. يخزن مخزن البيانات الوصفية مقاييس التقييم ، والتي يمكن استخدامها لمراقبة أداء النموذج بمرور الوقت واتخاذ قرارات مستنيرة حول إعادة تدريب النموذج أو نشره. من خلال مقارنة أداء النماذج المختلفة ، يمكن للمؤسسات تكرار أنظمة التعلم الآلي وتحسينها باستمرار.
علاوة على ذلك ، يتيح TFX تنسيق خطوط الأنابيب ونشرها آليًا. باستخدام TFX ، يمكن للمستخدمين تحديد وتنفيذ خطوط أنابيب التعلم الآلي الشاملة التي تشمل استيعاب البيانات والمعالجة المسبقة وتدريب النموذج والخدمة. يساعد مخزن البيانات الوصفية في إدارة خطوط الأنابيب هذه من خلال تتبع حالة التنفيذ والتبعيات بين مكونات خط الأنابيب. يتيح ذلك نشر النموذج بشكل فعال ومؤتمت ، مما يقلل من مخاطر الأخطاء ويضمن عمليات نشر متسقة وموثوقة.
تدعم TFX أيضًا خدمة النموذج والاستدلال من خلال بنيتها التحتية التي تخدمها. يمكن نشر النماذج التي تم تدريبها باستخدام TFX في العديد من منصات الخدمة ، مثل TensorFlow Serving أو TensorFlow Lite ، مما يسهل دمج النماذج في أنظمة الإنتاج وخدمة التنبؤات على نطاق واسع.
TensorFlow Extended (TFX) هي منصة قوية تعمل على تبسيط عملية نشر وإدارة نماذج التعلم الآلي في الإنتاج. يوفر متجر البيانات الوصفية الخاص به إمكانية تعيين الإصدار وتتبع النسب والتحقق من صحة النموذج وإمكانات تنسيق خطوط الأنابيب المؤتمتة. من خلال الاستفادة من TFX ، يمكن للمؤسسات ضمان موثوقية أنظمة التعلم الآلي وقابليتها للتوسع وقابلية صيانتها.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow:
- كيف يمكن للمرء استخدام طبقة التضمين لتعيين المحاور المناسبة تلقائيًا لمؤامرة تمثيل الكلمات كمتجهات؟
- ما هو الغرض من الحد الأقصى للتجميع في CNN؟
- كيف يتم تطبيق عملية استخراج الميزات في الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) على التعرف على الصور؟
- هل من الضروري استخدام وظيفة التعلم غير المتزامنة لنماذج التعلم الآلي التي تعمل في TensorFlow.js؟
- ما هو الحد الأقصى لعدد الكلمات المعلمة لواجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer؟
- هل يمكن استخدام TensorFlow Keras Tokenizer API للعثور على الكلمات الأكثر شيوعًا؟
- ما هو توكو؟
- ما هي العلاقة بين عدد من العصور في نموذج التعلم الآلي ودقة التنبؤ من تشغيل النموذج؟
- هل تنتج الحزمة المجاورة لواجهة برمجة التطبيقات (API) في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow مجموعة بيانات تدريب معززة تعتمد على بيانات الرسم البياني الطبيعي؟
- ما هي حزمة الجيران API في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals