تعتبر TFX ، التي تعني TensorFlow Extended ، منصة شاملة شاملة لبناء خطوط أنابيب تعلم الآلة جاهزة للإنتاج. يوفر مجموعة من الأدوات والمكونات التي تسهل تطوير ونشر أنظمة التعلم الآلي القابلة للتطوير والموثوقة. تم تصميم TFX لمواجهة تحديات إدارة وتحسين خطوط أنابيب التعلم الآلي ، وتمكين علماء ومهندسي البيانات من التركيز على بناء النماذج وتكرارها بدلاً من التعامل مع تعقيدات البنية التحتية وإدارة البيانات.
تنظم TFX خط أنابيب التعلم الآلي في عدة طبقات أفقية ، يخدم كل منها غرضًا محددًا في سير العمل الكلي. تعمل هذه الطبقات معًا لضمان التدفق السلس للبيانات وعناصر النموذج ، بالإضافة إلى التنفيذ الفعال لخط الأنابيب. دعنا نستكشف الطبقات المختلفة في TFX لإدارة وتحسين خطوط الأنابيب:
1. استيعاب البيانات والتحقق منها:
هذه الطبقة مسؤولة عن استيعاب البيانات الأولية من مصادر مختلفة ، مثل الملفات أو قواعد البيانات أو أنظمة التدفق. يوفر TFX أدوات مثل TensorFlow Data Validation (TFDV) لإجراء التحقق من صحة البيانات وتوليد الإحصائيات. يساعد TFDV على تحديد الانحرافات والقيم المفقودة وانحراف البيانات ، مما يضمن جودة واتساق بيانات الإدخال.
2. المعالجة المسبقة للبيانات:
في هذه الطبقة ، تقدم TFX تحويل TensorFlow (TFT) لإجراء المعالجة المسبقة للبيانات وهندسة الميزات. يسمح TFT للمستخدمين بتحديد التحويلات على بيانات الإدخال ، مثل القياس والتطبيع والتشفير الساخن ، والمزيد. يتم تطبيق هذه التحولات باستمرار أثناء التدريب والخدمة ، مما يضمن اتساق البيانات ويقلل من مخاطر انحراف البيانات.
3. تدريب نموذجي:
تستفيد TFX من قدرات التدريب القوية لـ TensorFlow في هذه الطبقة. يمكن للمستخدمين تحديد وتدريب نماذج التعلم الآلي الخاصة بهم باستخدام واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى من TensorFlow أو كود TensorFlow المخصص. توفر TFX أدوات مثل تحليل نموذج TensorFlow (TFMA) لتقييم النماذج المدربة والتحقق منها باستخدام المقاييس والتصورات وتقنيات التقطيع. تساعد TFMA في تقييم أداء النموذج وتحديد المشكلات أو التحيزات المحتملة.
4. التحقق من النموذج والتقييم:
تركز هذه الطبقة على التحقق من صحة وتقييم النماذج المدربة. يوفر TFX التحقق من صحة بيانات TensorFlow (TFDV) وتحليل نموذج TensorFlow (TFMA) لإجراء التحقق من صحة النموذج الشامل وتقييمه. يساعد TFDV في التحقق من صحة بيانات الإدخال مقابل التوقعات المحددة أثناء مرحلة استيعاب البيانات ، بينما يمكّن TFMA المستخدمين من تقييم أداء النموذج مقابل المقاييس والشرائح المحددة مسبقًا.
5. نشر النموذج:
تدعم TFX نشر النموذج في بيئات مختلفة ، بما في ذلك TensorFlow Serving و TensorFlow Lite و TensorFlow.js. تتيح خدمة TensorFlow للمستخدمين تقديم نماذجهم كخدمات ويب فعالة وقابلة للتطوير ، بينما تتيح TensorFlow Lite و TensorFlow.js النشر على الأنظمة الأساسية للجوّال والويب ، على التوالي. توفر TFX الأدوات والأدوات المساعدة لحزم ونشر النماذج المدربة بسهولة.
6. التنسيق وإدارة سير العمل:
يتكامل TFX مع أنظمة إدارة سير العمل ، مثل Apache Airflow و Kubeflow Pipelines لتنظيم وإدارة خط أنابيب التعلم الآلي بالكامل. توفر هذه الأنظمة إمكانات للجدولة والمراقبة ومعالجة الأخطاء ، مما يضمن التنفيذ الموثوق لخط الأنابيب.
من خلال تنظيم خط الأنابيب في هذه الطبقات الأفقية ، تمكن TFX علماء البيانات والمهندسين من تطوير وتحسين أنظمة التعلم الآلي بكفاءة. يوفر نهجًا منظمًا وقابلًا للتطوير لإدارة تعقيدات استيعاب البيانات والمعالجة المسبقة والتدريب النموذجي والتحقق من الصحة والتقييم والنشر. مع TFX ، يمكن للمستخدمين التركيز على بناء نماذج عالية الجودة وتقديم قيمة لمنظماتهم.
يتضمن TFX لإدارة خطوط الأنابيب وتحسينها طبقات أفقية لاستيعاب البيانات والتحقق من صحتها ، والمعالجة المسبقة للبيانات ، وتدريب النموذج ، والتحقق من صحة النموذج وتقييمه ، ونشر النموذج ، وإدارة التنسيق وسير العمل. تعمل هذه الطبقات معًا لتبسيط تطوير ونشر خطوط أنابيب التعلم الآلي ، مما يمكّن علماء البيانات والمهندسين من بناء أنظمة تعلم آلي قابلة للتطوير وموثوقة.
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