TensorFlow Extended (TFX), üretim ML ardışık düzenlerini dağıtmak için uçtan uca bir platformdur
Modellerinizi araştırmadan üretime taşımaya hazır olduğunuzda, bir üretim hattı oluşturmak ve yönetmek için TFX'i kullanın.
Nasıl çalışır
Tek bir modeli eğitmenin ötesine geçmeye hazır olduğunuzda veya harika modelinizi çalıştırıp üretime taşımaya hazır olduğunuzda, TFX eksiksiz bir makine öğrenimi ardışık düzeni oluşturmanıza yardımcı olmak için oradadır.
TFX ardışık düzeni, ölçeklenebilir, yüksek performanslı makine öğrenimi görevleri için özel olarak tasarlanmış bir makine öğrenimi ardışık düzenini uygulayan bir dizi bileşenidir. Bu, modelleme, eğitim, çıkarım sunma ve çevrimiçi, yerel mobil ve JavaScript hedeflerine dağıtımları yönetmeyi içerir. Daha fazla bilgi edinmek için TFX Kullanıcı Kılavuzumuzu okuyun.
İşlem hattı bileşenleri, ayrı ayrı da kullanılabilen TFX kitaplıkları kullanılarak oluşturulur. Aşağıda bu temel kitaplıklara genel bir bakış bulunmaktadır.
TensorFlow Veri Doğrulaması
TensorFlow Veri Doğrulaması (TFDV), geliştiricilerin ML verilerini geniş ölçekte anlamasına, doğrulamasına ve izlemesine yardımcı olur. TFDV, Google'da her gün petabaytlarca veriyi analiz etmek ve doğrulamak için kullanılır ve TFX kullanıcılarının ML ardışık düzenlerinin sağlığını korumalarına yardımcı olma konusunda kanıtlanmış bir geçmiş performansına sahiptir.
TensorFlow Dönüşümü
Makine öğrenimini gerçek dünya veri kümelerine uygularken, verileri uygun bir formatta önceden işlemek için çok çaba gerekir. Bu, formatlar arasında dönüştürme, metin belirtme ve köklendirme ve kelime dağarcığı oluşturma ve normalleştirme gibi çeşitli sayısal işlemleri gerçekleştirmeyi içerir. Hepsini tf.Transform ile yapabilirsiniz.
TensorFlow Model Analizi
TensorFlow Model Analizi (TFMA), geliştiricilerin modelleri için değerlendirme metriklerini hesaplamasına ve görselleştirmesine olanak tanır. Herhangi bir makine öğrenimi (ML) modelini dağıtmadan önce, makine öğrenimi geliştiricilerinin, belirli kalite eşiklerini karşıladığından ve tüm ilgili veri dilimlerinde beklendiği gibi davrandığından emin olmak için model performansını değerlendirmeleri gerekir. Örneğin, bir model tüm değerlendirme veri kümesinde kabul edilebilir bir AUC'ye sahip olabilir, ancak belirli dilimlerde düşük performans gösterebilir. TFMA, geliştiricilere, model performanslarını derinlemesine anlamaları için araçlar sağlar.
TensorFlow Sunumu
Makine Öğrenimi (ML) hizmet sistemleri, eşzamanlı modellerin donanım hızlandırıcılarda (GPU'lar ve TPU'lar) yüksek verim elde etmesini sağlarken, model sürümlemesini (geri alma seçeneğiyle model güncellemeleri için) ve birden çok modeli (A / B testi yoluyla deneme için) desteklemelidir. düşük gecikmeli. TensorFlow Sunumu, Google'da saniyede on milyonlarca çıkarımı işleyen kanıtlanmış bir performansa sahiptir.
Yaygın sorunlara çözümler
Projelerinizde size yardımcı olacak adım adım öğreticileri keşfedin.
Bu kılavuz, spor ayakkabılar ve gömlekler gibi giysi resimlerini sınıflandırmak için bir sinir ağı modeli eğitir, eğitimli modeli kaydeder ve ardından TensorFlow Sunumu ile sunar. Odak noktası, TensorFlow'daki modelleme ve eğitimden ziyade TensorFlow Sunumudur.
Google Cloud'da kendi makine öğrenimi ardışık düzenlerinizi oluşturmak için TensorFlow Extended (TFX) ve Cloud AI Platform Pipelines'e giriş. Veri kümesini inceleyerek başlayıp eksiksiz bir çalışan ardışık düzen ile biten tipik bir makine öğrenimi geliştirme sürecini izleyin.
TensorFlow Extended (TFX) 'in cihazda devreye alınacak makine öğrenimi modellerini nasıl oluşturup değerlendirebileceğini öğrenin. TFX artık TFLite için yerel destek sağlıyor ve bu da mobil cihazlarda yüksek verimli çıkarım yapmayı mümkün kılıyor.
Bu iki bölümden oluşan blogda SAP'nin Concur Labs'in TensorFlow kitaplıkları ve uzantıları aracılığıyla BERT modellerinin dağıtımını nasıl basitleştirdiğini öğrenin.
Google üretim makine öğrenimi platformu TFX'in 2020'de nasıl değiştiğini öğrenin. Airbus'ın TFX'i nasıl kullandığına dair heyecan verici bir vakayı görüntüleyin.
Topluluk Katılımı
TensorFlow topluluğuna katılmanın daha fazla yolunu görün.