TensorFlow Extended (TFX) عبارة عن منصة قوية مفتوحة المصدر مصممة لتسهيل تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي (ML) في بيئات الإنتاج. يوفر مجموعة شاملة من الأدوات والمكتبات التي تمكن من إنشاء خطوط أنابيب ML من طرف إلى طرف. تتكون خطوط الأنابيب هذه من عدة مراحل متميزة ، يخدم كل منها غرضًا محددًا ويساهم في النجاح الشامل لسير عمل ML. في هذه الإجابة ، سوف نستكشف المراحل المختلفة لخط أنابيب ML في TFX.
1. استيعاب البيانات:
تتضمن المرحلة الأولى من خط أنابيب ML استيعاب البيانات من مصادر مختلفة وتحويلها إلى تنسيق مناسب لمهام ML. يوفر TFX مكونات مثل ExampleGen ، التي تقرأ البيانات من مصادر مختلفة مثل ملفات CSV أو قواعد البيانات ، وتحولها إلى تنسيق مثال TensorFlow. تسمح هذه المرحلة باستخراج البيانات المطلوبة والتحقق منها ومعالجتها مسبقًا للمراحل اللاحقة.
2. التحقق من صحة البيانات:
بمجرد استيعاب البيانات ، تتضمن المرحلة التالية التحقق من صحة البيانات لضمان جودتها واتساقها. يوفر TFX مكون StatisticsGen ، الذي يحسب إحصائيات موجزة للبيانات ، ومكون SchemaGen ، الذي يستنتج مخططًا يعتمد على الإحصائيات. تساعد هذه المكونات في تحديد الانحرافات والقيم المفقودة وعدم الاتساق في البيانات ، مما يتيح لمهندسي البيانات وممارسي تعلم الآلة اتخاذ الإجراءات المناسبة.
3. تحويل البيانات:
بعد التحقق من صحة البيانات ، ينتقل خط أنابيب ML إلى مرحلة تحويل البيانات. تقدم TFX مكون التحويل ، الذي يطبق تقنيات هندسة الميزات ، مثل التطبيع ، والتشفير الساخن ، وعبور الميزات ، على البيانات. تلعب هذه المرحلة دورًا مهمًا في إعداد البيانات لتدريب النموذج ، حيث تساعد في تحسين أداء النموذج وقدرات التعميم.
4. تدريب نموذجي:
تتضمن مرحلة التدريب النموذجي تدريب نماذج ML باستخدام البيانات المحولة. توفر TFX مكون المدرب ، الذي يستفيد من قدرات التدريب القوية لـ TensorFlow لتدريب النماذج على الأنظمة الموزعة أو وحدات معالجة الرسومات. يسمح هذا المكون بتخصيص معلمات التدريب ، وبنى النماذج ، وخوارزميات التحسين ، وتمكين ممارسي تعلم الآلة من تجربة نماذجهم وتكرارها بشكل فعال.
5. تقييم النموذج:
بمجرد تدريب النماذج ، فإن المرحلة التالية هي تقييم النموذج. يوفر TFX مكون المقيم ، الذي يقيم أداء النماذج المدربة باستخدام مقاييس التقييم مثل الدقة والدقة والاستدعاء ودرجة F1. تساعد هذه المرحلة في تحديد المشكلات المحتملة مع النماذج وتوفر رؤى حول سلوكها في البيانات غير المرئية.
6. التحقق من صحة النموذج:
بعد تقييم النموذج ، ينتقل خط أنابيب ML إلى التحقق من صحة النموذج. يوفر TFX مكون ModelValidator ، الذي يتحقق من صحة النماذج المدربة مقابل المخطط المستنتج سابقًا. تضمن هذه المرحلة أن النماذج تلتزم بالتنسيق المتوقع للبيانات وتساعد في اكتشاف المشكلات مثل انحراف البيانات أو تطور المخطط.
7. نشر النموذج:
تتضمن المرحلة الأخيرة من خط أنابيب ML نشر النماذج المدربة في بيئات الإنتاج. يوفر TFX مكون Pusher ، الذي يقوم بتصدير النماذج المدربة والتحف المرتبطة بها إلى نظام تقديم ، مثل TensorFlow Serving أو TensorFlow Lite. تتيح هذه المرحلة دمج نماذج ML في التطبيقات ، مما يسمح لهم بعمل تنبؤات بشأن البيانات الجديدة.
يتكون خط أنابيب ML في TFX من عدة مراحل ، بما في ذلك استيعاب البيانات والتحقق من صحة البيانات وتحويل البيانات وتدريب النموذج وتقييم النموذج والتحقق من صحة النموذج ونشر النموذج. تساهم كل مرحلة في النجاح الشامل لسير عمل ML من خلال ضمان جودة البيانات ، وتمكين هندسة الميزات ، وتدريب النماذج الدقيقة ، وتقييم أدائها ، ونشرها في بيئات الإنتاج.
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