TensorFlow Extended (TFX), üretim ortamlarında makine öğrenimi modellerini dağıtmak ve yönetmek için Google tarafından geliştirilmiş güçlü bir açık kaynak platformudur. Veri alımı ve ön işlemeden model eğitimi ve sunumuna kadar makine öğrenimi iş akışını kolaylaştırmaya yardımcı olan kapsamlı bir araç ve kitaplık seti sağlar. TFX, geliştirme ve deneme aşamasından makine öğrenimi modellerini uygun ölçekte dağıtmaya ve sürdürmeye geçerken karşılaşılan zorlukları ele almak için özel olarak tasarlanmıştır.
TFX'in temel bileşenlerinden biri Meta veri deposudur. Meta veri deposu, makine öğrenimi sürecinde yer alan çeşitli yapıtlar ve yürütmeler hakkında meta verileri depolayan merkezi bir havuzdur. Eğitim için kullanılan veriler, uygulanan ön işleme adımları, model mimarisi, hiperparametreler ve değerlendirme metrikleri gibi ayrıntıları yakalayan bir bilgi kataloğu görevi görür. Bu meta veriler, makine öğrenimi ardışık düzeninin tamamına ilişkin değerli içgörüler sağlar ve yeniden üretilebilirlik, denetlenebilirlik ve işbirliği sağlar.
TFX, makine öğrenimi modellerini üretime sokmak için birkaç önemli yeteneği etkinleştirmek üzere Meta Veri deposundan yararlanır. İlk olarak, kullanıcıların bir modelin kökenlerini izlemesine ve oluşturulmasına katkıda bulunan verileri ve dönüşümleri anlamasına olanak tanıyarak sürüm oluşturma ve köken izlemeyi etkinleştirir. Bu, şeffaflığı korumak ve üretimdeki modellerin güvenilirliğini sağlamak için çok önemlidir.
İkinci olarak, TFX model doğrulama ve değerlendirmeyi kolaylaştırır. Meta veri deposu, model performansını zaman içinde izlemek ve modelin yeniden eğitimi veya dağıtımı hakkında bilinçli kararlar vermek için kullanılabilen değerlendirme ölçümlerini depolar. Kuruluşlar, farklı modellerin performansını karşılaştırarak makine öğrenimi sistemlerini sürekli olarak yineleyebilir ve geliştirebilir.
Ayrıca TFX, otomatik ardışık düzen düzenleme ve dağıtımını mümkün kılar. TFX ile kullanıcılar, veri alımını, ön işlemeyi, model eğitimini ve sunumu kapsayan uçtan uca makine öğrenimi ardışık düzenlerini tanımlayabilir ve yürütebilir. Meta veri deposu, yürütme durumunu ve işlem hattı bileşenleri arasındaki bağımlılıkları takip ederek bu işlem hatlarının yönetilmesine yardımcı olur. Bu, verimli ve otomatikleştirilmiş model dağıtımına izin vererek hata riskini azaltır ve tutarlı ve güvenilir dağıtımlar sağlar.
TFX, hizmet altyapısı aracılığıyla model hizmetini ve çıkarımı da destekler. TFX kullanılarak eğitilen modeller, TensorFlow Serving veya TensorFlow Lite gibi çeşitli hizmet platformlarına dağıtılabilir, bu da modelleri üretim sistemlerine entegre etmeyi ve geniş ölçekte tahminler sunmayı kolaylaştırır.
TensorFlow Extended (TFX), üretimde makine öğrenimi modellerini dağıtma ve yönetme sürecini basitleştiren güçlü bir platformdur. Meta veri deposu, sürüm oluşturma, köken izleme, model doğrulama ve otomatik ardışık düzen düzenleme yetenekleri sağlar. Kuruluşlar, TFX'ten yararlanarak makine öğrenimi sistemlerinin güvenilirliğini, ölçeklenebilirliğini ve sürdürülebilirliğini sağlayabilir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri:
- Kelimelerin vektör olarak temsil edildiği bir çizim için uygun eksenleri otomatik olarak atamak amacıyla bir gömme katmanı nasıl kullanılabilir?
- Bir CNN'de maksimum havuzlamanın amacı nedir?
- Evrişimli sinir ağındaki (CNN) özellik çıkarma işlemi görüntü tanımaya nasıl uygulanır?
- TensorFlow.js'de çalışan makine öğrenimi modelleri için eşzamansız öğrenme işlevinin kullanılması gerekli midir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum kelime sayısı parametresi nedir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API'si en sık kullanılan kelimeleri bulmak için kullanılabilir mi?
- TOKO nedir?
- Bir makine öğrenimi modelindeki birkaç dönem ile modelin çalıştırılmasından elde edilen tahminin doğruluğu arasındaki ilişki nedir?
- TensorFlow'un Nöral Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si, doğal grafik verilerine dayalı artırılmış bir eğitim veri seti üretiyor mu?
- TensorFlow'un Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si nedir?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals'ta daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin