TFX нь TensorFlow Extended гэсэн үгийн товчлол бөгөөд үйлдвэрлэлд бэлэн машин сургалтын шугам хоолой барихад зориулагдсан цогц платформ юм. Энэ нь өргөтгөх боломжтой, найдвартай машин сургалтын системийг хөгжүүлэх, ашиглахад туслах хэрэгсэл, бүрэлдэхүүн хэсгүүдээр хангадаг. TFX нь машин сургалтын дамжуулах хоолойг удирдах, оновчтой болгоход тулгарч буй сорилтуудыг шийдвэрлэхэд зориулагдсан бөгөөд мэдээллийн судлаачид болон инженерүүдэд дэд бүтэц, өгөгдлийн менежментийн нарийн төвөгтэй асуудлуудыг шийдвэрлэхээс илүүтэйгээр загвар бүтээх, давтахад анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог.
TFX нь машин сургалтын дамжуулах хоолойг хэд хэдэн хэвтээ давхарга болгон зохион байгуулдаг бөгөөд тус бүр нь ажлын ерөнхий урсгалд тодорхой зорилготой байдаг. Эдгээр давхаргууд нь өгөгдөл, загвар олдворуудын жигд урсгалыг хангах, дамжуулах хоолойн үр дүнтэй гүйцэтгэлийг хангахын тулд хамтран ажилладаг. Дамжуулах хоолойн менежмент ба оновчлолын хувьд TFX-ийн өөр өөр давхаргыг судалж үзье.
1. Өгөгдөл хүлээн авах ба баталгаажуулалт:
Энэ давхарга нь файл, мэдээллийн сан, урсгалын систем гэх мэт янз бүрийн эх сурвалжаас түүхий өгөгдлийг шингээх үүрэгтэй. TFX нь өгөгдлийг баталгаажуулах, статистик үүсгэх TensorFlow Data Validation (TFDV) зэрэг хэрэгслээр хангадаг. TFDV нь оролтын өгөгдлийн чанар, тууштай байдлыг баталгаажуулж, гажуудал, дутуу үнэ цэнэ, өгөгдлийн шилжилтийг тодорхойлоход тусалдаг.
2. Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт:
Энэ давхаргад TFX нь өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт болон функцын инженерчлэлийг гүйцэтгэхийн тулд TensorFlow Transform (TFT) -ийг санал болгодог. TFT нь хэрэглэгчдэд масштаблах, хэвийн болгох, нэг халуун кодчилол гэх мэт оролтын өгөгдөл дээр хувиргалтыг тодорхойлох боломжийг олгодог. Эдгээр хувиргалтыг сургалтын болон үйлчлэх явцад тогтмол хийж, өгөгдлийн тогтвортой байдлыг хангаж, өгөгдлийн гажуудал үүсэх эрсдлийг бууруулдаг.
3. Загвар сургалт:
TFX нь энэ давхаргад TensorFlow-ийн хүчирхэг сургалтын чадамжийг ашигладаг. Хэрэглэгчид TensorFlow-ийн өндөр түвшний API эсвэл TensorFlow кодыг ашиглан машин сургалтын загвараа тодорхойлж, сургах боломжтой. TFX нь хэмжигдэхүүн, дүрслэл, зүсэх техникийг ашиглан бэлтгэгдсэн загваруудыг үнэлэх, баталгаажуулах TensorFlow Model Analysis (TFMA) зэрэг хэрэгслээр хангадаг. TFMA нь загварын гүйцэтгэлийг үнэлж, болзошгүй асуудал эсвэл буруу талыг тодорхойлоход тусалдаг.
4. Загварын баталгаажуулалт ба үнэлгээ:
Энэ давхарга нь бэлтгэгдсэн загваруудыг баталгаажуулах, үнэлэхэд чиглэдэг. TFX нь загварын иж бүрэн баталгаажуулалт, үнэлгээ хийх зорилгоор TensorFlow Data Validation (TFDV) болон TensorFlow Model Analysis (TFMA) үйлчилгээгээр хангадаг. TFDV нь өгөгдөл хүлээн авах үе шатанд тодорхойлсон хүлээлттэй нийцүүлэн оролтын өгөгдлийг баталгаажуулахад тусалдаг бол TFMA нь загварчлалын гүйцэтгэлийг урьдчилан тодорхойлсон хэмжигдэхүүн болон зүсмэлүүдийн дагуу үнэлэх боломжийг хэрэглэгчдэд олгодог.
5. Загвар байршуулалт:
TFX нь TensorFlow Serving, TensorFlow Lite, TensorFlow.js зэрэг янз бүрийн орчинд загвар байршуулахыг дэмждэг. TensorFlow Serving нь хэрэглэгчдэд загвараа өргөтгөх боломжтой, үр ашигтай вэб үйлчилгээ болгон ашиглах боломжийг олгодог бол TensorFlow Lite болон TensorFlow.js нь гар утас болон вэб платформ дээр байрлуулах боломжийг олгодог. TFX нь бэлтгэгдсэн загваруудыг хялбархан багцалж, байрлуулах хэрэгсэл, хэрэгслээр хангадаг.
6. Зохион байгуулалт ба ажлын урсгалын удирдлага:
TFX нь Apache Airflow, Kubeflow Pipelines зэрэг ажлын урсгалын удирдлагын системтэй нэгдэж, машин сургалтын бүх шугамыг зохион байгуулж, удирддаг. Эдгээр системүүд нь дамжуулах хоолойн найдвартай гүйцэтгэлийг хангах хуваарь гаргах, хянах, алдаатай ажиллах боломжийг олгодог.
Дамжуулах хоолойг эдгээр хэвтээ давхаргад зохион байгуулснаар TFX нь өгөгдөл судлаачид болон инженерүүдэд машин сургалтын системийг үр дүнтэй хөгжүүлж, оновчтой болгох боломжийг олгодог. Энэ нь өгөгдөл хүлээн авах, урьдчилан боловсруулах, загварчлах, баталгаажуулах, үнэлэх, байршуулах зэрэг нарийн төвөгтэй байдлыг удирдах бүтэцтэй, өргөтгөх боломжтой арга барилаар хангадаг. TFX-ийн тусламжтайгаар хэрэглэгчид өндөр чанартай загвар бүтээх, байгууллагад үнэ цэнийг хүргэхэд анхаарлаа төвлөрүүлж чадна.
Дамжуулах хоолойн удирдлага, оновчлолд зориулсан TFX нь өгөгдөл хүлээн авах, баталгаажуулах, өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, загварын сургалт, загварын баталгаажуулалт, үнэлгээ, загвар байршуулалт, зохион байгуулалт, ажлын урсгалын менежментэд зориулсан хэвтээ давхаргыг агуулдаг. Эдгээр давхаргууд нь машин сургалтын дамжуулах хоолойн хөгжил, ашиглалтыг оновчтой болгохын тулд хамтран ажиллаж, өгөгдөл судлаач, инженерүүдэд өргөтгөх боломжтой, найдвартай машин сургалтын системийг бий болгох боломжийг олгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
- CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
- TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
- TOCO гэж юу вэ?
- Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү