Попрощайтесь с трудностями создания и развертывания моделей машинного обучения. TensorFlow Extended (TFX) призван облегчить вашу жизнь. Он предоставляет набор мощных инструментов для создания, тестирования и развертывания готовых к эксплуатации систем машинного обучения. Откройте для себя простоту интеграции с TensorFlow и другими фреймворками и узнайте, как начать работу с TFX уже сегодня!
TensorFlow Extended (TFX) — это библиотека с открытым исходным кодом для создания и развертывания моделей машинного обучения. Он предоставляет набор инструментов для создания и развертывания готовых к эксплуатации систем машинного обучения, включая проверку данных, анализ моделей и обслуживание моделей. TFX предназначен для работы с TensorFlow, но его также можно использовать с другими фреймворками. Он построен на основе TensorFlow и обеспечивает простую интеграцию с другими библиотеками и инструментами, такими как Apache Beam и Kubernetes. TFX стремится упростить создание, тестирование и развертывание моделей машинного обучения в производственной среде.
TFX предоставляет набор мощных инструментов для создания и развертывания моделей машинного обучения. Эти инструменты включают в себя:
Проверка данных TensorFlow (TFDV):
Проверка данных TensorFlow (TFDV) — это компонент, используемый для проверки и анализа наборов данных. Он помогает обнаруживать ошибки и аномалии в данных, а также предоставляет статистику и визуализацию для лучшего понимания данных. Это позволяет специалистам по данным выявлять и устранять любые проблемы с данными до того, как они будут использованы для обучения моделей.
Одной из ключевых функций TFDV является его способность выводить схему для набора данных. Он может автоматически определять типы данных столбцов и наличие нулевых значений. Это помогает выявить любые ошибки в данных, например отсутствующие или неправильные типы данных.
Еще одной важной особенностью TFDV является возможность вычисления статистики по данным. Сюда входят такие показатели, как среднее значение, стандартное отклонение и квантили, которые можно использовать для понимания распределения данных. Он также обеспечивает визуализацию, такую как гистограммы, которые могут помочь специалистам по данным лучше понять данные.
TFDV также обеспечивает поддержку проверки данных для конкретного домена. Это означает, что он может обнаруживать ошибки, характерные для домена данных, например недопустимые значения для категориальных столбцов. Это можно сделать, определив специфические для предметной области ограничения на данные, например допустимые значения для столбца.
TFDV также поддерживает сравнение двух разных наборов данных. Это можно использовать для обнаружения дрейфа данных между разными версиями одного и того же набора данных. Его также можно использовать для обнаружения ошибок в данных, поступающих из разных источников.
Одним из основных преимуществ использования TFDV является то, что он помогает обеспечить высокое качество данных перед их использованием для обучения моделей. Это может помочь улучшить производительность моделей и снизить риск ошибок. Выявление и исправление ошибок в данных на ранней стадии процесса позволяет сэкономить время и ресурсы, которые в противном случае были бы потрачены на обучение моделей с неверными данными.
Еще одним преимуществом использования TFDV является то, что он помогает автоматизировать процесс проверки данных. Это может помочь сократить количество ручных операций, необходимых для проверки наборов данных, и может быть интегрировано в конвейер для создания и развертывания моделей.
Преобразование TensorFlow (TFT):
TensorFlow Transform (TFT) — это компонент, используемый для предварительной обработки наборов данных. Это позволяет легко преобразовывать данные, такие как нормализация и разработка функций, а также предоставляет способ выполнять эти преобразования в масштабе. Это позволяет специалистам по данным легко преобразовывать данные в формат, который может использоваться моделями машинного обучения.
Одной из ключевых функций TFT является его способность выполнять операции предварительной обработки данных. Сюда входят такие операции, как нормализация, группировка и разработка признаков. TFT предоставляет высокоуровневый API для выполнения этих операций, что упрощает его использование и понимание. Кроме того, TFT может выполнять эти операции с большими наборами данных, что делает его пригодным для использования в производственной среде.
Еще одной важной особенностью TFT является поддержка преобразования данных через Apache Beam. Это позволяет осуществлять параллельную и распределенную обработку данных. TFT также поддерживает как пакетные, так и потоковые данные, что обеспечивает гибкую обработку данных в зависимости от варианта использования.
TFT также поддерживает проверку данных. Это позволяет специалистам по данным определять ограничения на данные, такие как минимальные и максимальные значения для столбца. Если ограничение нарушено, TFT выдаст ошибку, и данные не будут преобразованы.
TFT также поддерживает кэширование преобразованных данных. Это позволяет ускорить обработку данных, поскольку данные необходимо преобразовать только один раз. Это может помочь ускорить процесс разработки и снизить затраты за счет уменьшения объема данных, которые необходимо обработать.
Одним из основных преимуществ использования TFT является то, что он позволяет специалистам по данным легко выполнять операции предварительной обработки данных. Это может помочь повысить производительность моделей машинного обучения, поскольку данные преобразуются в формат, более подходящий для обучения.
Еще одним преимуществом использования TFT является то, что он позволяет обрабатывать данные в любом масштабе. Это делает его подходящим для использования в производственной среде, где необходимо быстро обрабатывать большие объемы данных.
Тренер TensorFlow:
TensorFlow Trainer — это компонент, используемый для обучения и оценки моделей машинного обучения. Он предоставляет высокоуровневый API для обучения моделей и может использоваться для обучения моделей с использованием TensorFlow или других сред. Это позволяет специалистам по данным легко обучать модели без написания низкоуровневого кода.
Одной из ключевых функций TensorFlow Trainer является возможность обучать модели с использованием различных фреймворков. Он поддерживает модели обучения с использованием TensorFlow, Keras и других популярных сред машинного обучения. Это позволяет специалистам по данным использовать наиболее удобную среду и устраняет необходимость изучения новых сред.
Еще одна важная особенность TensorFlow Trainer — поддержка распределенного обучения. Это позволяет обучать модели на нескольких машинах, что может ускорить процесс обучения и сделать его более эффективным. Тренажер TensorFlow также обеспечивает поддержку распределенного обучения в кластере с использованием Kubernetes.
TensorFlow Trainer также поддерживает оценку моделей. Его можно использовать для вычисления показателей оценки, таких как точность, достоверность, полнота и оценка F1. Это позволяет специалистам по данным понять производительность модели и при необходимости внести улучшения.
TensorFlow Trainer также поддерживает настройку гиперпараметров. Это позволяет специалистам по данным автоматически находить лучший набор гиперпараметров для модели, что может помочь улучшить ее производительность.
Одним из основных преимуществ использования TensorFlow Trainer является то, что он предоставляет высокоуровневый API для моделей обучения. Это упрощает использование и понимание, а также устраняет необходимость написания низкоуровневого кода.
Еще одно преимущество использования TensorFlow Trainer заключается в том, что он поддерживает распределенное обучение и запускает распределенное обучение в кластере с использованием Kubernetes. Это может ускорить процесс обучения и сделать его более эффективным.
Модельный анализ TensorFlow (TFMA):
Анализ моделей TensorFlow (TFMA) — это компонент, используемый для оценки и анализа моделей машинного обучения. Он предоставляет метрики и визуализации, помогающие понять производительность модели, и позволяет сравнивать несколько моделей. Это позволяет специалистам по данным принимать обоснованные решения о том, какую модель использовать в производственной среде.
Одной из ключевых функций TFMA является его способность вычислять метрики оценки для моделей машинного обучения. Он поддерживает широкий спектр показателей, таких как точность, воспроизводимость, полнота, оценка F1 и AUC-ROC. Кроме того, он поддерживает вычисление метрик для нескольких подмножеств данных, например, по срезам или по меткам, что позволяет проводить более подробный анализ производительности модели.
Еще одной важной особенностью TFMA является поддержка визуализаций. Он предоставляет множество визуализаций, таких как матрицы путаницы, кривые ROC и кривые точности-отзыва. Эти визуализации можно использовать для понимания производительности модели и облегчения определения областей, где модель нуждается в улучшении.
TFMA также поддерживает сравнение нескольких моделей. Это позволяет специалистам по данным сравнивать производительность различных моделей и принимать обоснованные решения о том, какую модель использовать в производственной среде.
TFMA также обеспечивает поддержку моделей мониторинга в производственной среде. Это позволяет специалистам по данным отслеживать производительность модели с течением времени, что можно использовать для обнаружения дрейфа данных и других проблем.
Одним из основных преимуществ использования TFMA является то, что он предоставляет широкий спектр оценочных показателей и визуализаций, которые можно использовать для понимания производительности модели и выявления областей, где она нуждается в улучшении.
Еще одно преимущество использования TFMA заключается в том, что он поддерживает сравнение нескольких моделей, что может помочь специалистам по данным принимать обоснованные решения о том, какую модель использовать в производственной среде.
Обслуживание TensorFlow:
TensorFlow Serving (TFS) — это компонент, используемый для развертывания моделей машинного обучения. Он позволяет легко обслуживать модели в производственной среде и может использоваться с TensorFlow или другими фреймворками. Это позволяет специалистам по данным легко развертывать модели и делать прогнозы без необходимости написания низкоуровневого кода.
Одной из ключевых функций TFS является возможность обслуживания моделей в производственной среде. Он предоставляет высокопроизводительную систему обслуживания, оптимизированную для обслуживания моделей машинного обучения в производственной среде. Он поддерживает модели обслуживания как в пакетном режиме, так и в режиме реального времени, что обеспечивает гибкость обслуживания в зависимости от варианта использования.
Еще одной важной особенностью TFS является поддержка нескольких моделей. Это позволяет специалистам по обработке и анализу данных одновременно обслуживать несколько моделей и легко переключаться между ними. Это позволяет специалистам по обработке и анализу данных развертывать новые модели без отключения системы, что помогает сократить время простоя.
TFS также обеспечивает поддержку моделей мониторинга в производственной среде. Это позволяет специалистам по данным отслеживать производительность модели с течением времени, что можно использовать для обнаружения дрейфа данных и других проблем.
Одним из основных преимуществ использования TFS является то, что он предоставляет высокопроизводительную систему обслуживания, оптимизированную для обслуживания моделей машинного обучения в производственной среде. Это позволяет специалистам по данным легко развертывать модели и делать прогнозы без необходимости написания низкоуровневого кода.
Еще одним преимуществом использования TFS является поддержка нескольких моделей и версий. Это позволяет специалистам по данным развертывать новые модели, не отключая систему, и при необходимости возвращаться к предыдущей версии. Кроме того, он обеспечивает поддержку моделей мониторинга в производственной среде, которые можно использовать для обнаружения дрейфа данных и других проблем.
В заключение, TFX предоставляет набор инструментов для создания сквозных конвейеров машинного обучения. Мы обсудим больше о TFX в последующих блогах.
Свяжитесь со мной, чтобы узнать больше о MLOps
Я буду регулярно публиковать сообщения на темы, связанные с MLOps, Computer Vision, Tensorflow Extended и многим другим. Чтобы получать регулярные обновления, подписывайтесь на меня в…
Канал: – https://medium.com/@callbhargavp
LinkedIn:- https://www.linkedin.com/in/bhargav-p-patel
Твиттер: – https://twitter.com/Bhargav_P28
Ссылки
