TensorFlow Extended (TFX) est une puissante plateforme open source développée par Google pour déployer et gérer des modèles d'apprentissage automatique dans des environnements de production. Il fournit un ensemble complet d'outils et de bibliothèques qui aident à rationaliser le flux de travail d'apprentissage automatique, de l'ingestion et du prétraitement des données à la formation et à la diffusion de modèles. TFX est spécifiquement conçu pour relever les défis rencontrés lors de la transition de la phase de développement et d'expérimentation au déploiement et à la maintenance de modèles d'apprentissage automatique à grande échelle.
L'un des composants clés de TFX est le magasin de métadonnées. Le magasin de métadonnées est un référentiel centralisé qui stocke les métadonnées sur les différents artefacts et exécutions impliqués dans le processus d'apprentissage automatique. Il agit comme un catalogue d'informations, capturant des détails tels que les données utilisées pour la formation, les étapes de prétraitement appliquées, l'architecture du modèle, les hyperparamètres et les métriques d'évaluation. Ces métadonnées fournissent des informations précieuses sur l’ensemble du pipeline d’apprentissage automatique et permettent la reproductibilité, l’auditabilité et la collaboration.
TFX exploite le magasin de métadonnées pour activer plusieurs fonctionnalités importantes permettant de mettre en production des modèles d'apprentissage automatique. Premièrement, il permet le suivi des versions et du lignage, permettant aux utilisateurs de retracer les origines d'un modèle et de comprendre les données et les transformations qui ont contribué à sa création. Ceci est crucial pour maintenir la transparence et garantir la fiabilité des modèles en production.
Deuxièmement, TFX facilite la validation et l'évaluation des modèles. Le magasin de métadonnées stocke les métriques d'évaluation, qui peuvent être utilisées pour surveiller les performances du modèle au fil du temps et prendre des décisions éclairées concernant le recyclage ou le déploiement du modèle. En comparant les performances de différents modèles, les organisations peuvent itérer et améliorer continuellement leurs systèmes d'apprentissage automatique.
De plus, TFX permet une orchestration et un déploiement automatisés de pipelines. Avec TFX, les utilisateurs peuvent définir et exécuter des pipelines d'apprentissage automatique de bout en bout qui englobent l'ingestion de données, le prétraitement, la formation de modèles et la diffusion. Le magasin de métadonnées aide à gérer ces pipelines en gardant une trace de l'état d'exécution et des dépendances entre les composants du pipeline. Cela permet un déploiement de modèle efficace et automatisé, réduisant le risque d'erreurs et garantissant des déploiements cohérents et fiables.
TFX prend également en charge la diffusion et l'inférence de modèles via son infrastructure de diffusion. Les modèles formés à l'aide de TFX peuvent être déployés sur diverses plates-formes de service, telles que TensorFlow Serving ou TensorFlow Lite, ce qui facilite l'intégration de modèles dans les systèmes de production et la diffusion de prédictions à grande échelle.
TensorFlow Extended (TFX) est une plate-forme puissante qui simplifie le processus de déploiement et de gestion des modèles d'apprentissage automatique en production. Son magasin de métadonnées fournit des fonctionnalités de gestion des versions, de suivi du lignage, de validation des modèles et d'orchestration automatisée des pipelines. En tirant parti de TFX, les organisations peuvent garantir la fiabilité, l’évolutivité et la maintenabilité de leurs systèmes d’apprentissage automatique.
D'autres questions et réponses récentes concernant Principes de base de TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Comment peut-on utiliser une couche d'intégration pour attribuer automatiquement les axes appropriés pour un tracé de représentation de mots sous forme de vecteurs ?
- Quel est le but du pooling maximum dans un CNN ?
- Comment le processus d’extraction de caractéristiques dans un réseau neuronal convolutif (CNN) est-il appliqué à la reconnaissance d’images ?
- Est-il nécessaire d'utiliser une fonction d'apprentissage asynchrone pour les modèles de machine learning exécutés dans TensorFlow.js ?
- Quel est le paramètre de nombre maximum de mots de l'API TensorFlow Keras Tokenizer ?
- L'API TensorFlow Keras Tokenizer peut-elle être utilisée pour rechercher les mots les plus fréquents ?
- Qu’est-ce que TOCO ?
- Quelle est la relation entre un certain nombre d'époques dans un modèle d'apprentissage automatique et la précision des prédictions issues de l'exécution du modèle ?
- L'API Pack Neighbours dans Neural Structured Learning de TensorFlow produit-elle un ensemble de données d'entraînement augmenté basé sur des données graphiques naturelles ?
- Qu'est-ce que l'API Pack Neighbours dans l'apprentissage structuré neuronal de TensorFlow ?
Voir plus de questions et réponses dans EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals