توفر أداة What-If (WIT) واجهة سهلة الاستخدام لتوسيع فهم تصنيف الصندوق الأسود ونماذج ML الانحدار. باستخدام المكون الإضافي ، يمكنك إجراء الاستدلال على مجموعة كبيرة من الأمثلة وتصور النتائج على الفور بعدة طرق. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تحرير الأمثلة يدويًا أو برمجيًا وإعادة تشغيلها من خلال النموذج لمشاهدة نتائج التغييرات. يحتوي على أدوات للتحقيق في أداء النموذج والإنصاف عبر مجموعات فرعية من مجموعة البيانات.
الغرض من الأداة هو منح الأشخاص طريقة بسيطة وبديهية وقوية لاستكشاف نماذج ML المدربة والتحقيق فيها من خلال واجهة مرئية دون الحاجة إلى أي رمز على الإطلاق.
يمكن الوصول إلى الأداة من خلال TensorBoard أو مباشرة في دفتر Jupyter أو Colab. للحصول على مزيد من التفاصيل المتعمقة والعروض التوضيحية والتوجيهات والمعلومات الخاصة باستخدام WIT في وضع الكمبيوتر المحمول ، راجع موقع What-If Tool على الويب .
متطلبات
لاستخدام WIT في TensorBoard ، هناك شيئان ضروريان:
- يجب تقديم النموذج (النماذج) الذي ترغب في استكشافه باستخدام خدمة TensorFlow باستخدام التصنيف أو التراجع أو التنبؤ بواجهة برمجة التطبيقات.
- يجب أن تكون مجموعة البيانات التي سيتم استنتاجها بواسطة النماذج في ملف TFRecord يمكن الوصول إليه بواسطة خادم الويب TensorBoard.
إستعمال
عند فتح لوحة معلومات What-If Tool في TensorBoard ، سترى شاشة إعداد حيث تقوم بتوفير المضيف ومنفذ خادم النموذج واسم النموذج الذي يتم تقديمه ونوع النموذج والمسار إلى ملف TFRecords إلى حمولة. بعد ملء هذه المعلومات والنقر فوق "قبول" ، سيقوم فريق WIT بتحميل مجموعة البيانات وتشغيل الاستدلال مع النموذج ، وعرض النتائج.
للحصول على تفاصيل حول الميزات المختلفة لبرنامج تحسين العمل وكيف يمكنهم المساعدة في فهم النموذج وتحقيقات الإنصاف ، راجع الإرشادات التفصيلية على موقع ويب What-If Tool .
نموذج تجريبي ومجموعة بيانات
إذا كنت ترغب في اختبار WIT في TensorBoard باستخدام نموذج مدرب مسبقًا ، فيمكنك تنزيل وفك ضغط نموذج ومجموعة بيانات مدربين مسبقًا من https://storage.googleapis.com/what-if-tool-resources/uci-census -demo / uci-census-demo.zip النموذج هو نموذج تصنيف ثنائي يستخدم مجموعة بيانات UCI Census للتنبؤ بما إذا كان الشخص يكسب أكثر من 50 ألف دولار سنويًا. غالبًا ما تُستخدم مهمة مجموعة البيانات والتنبؤ هذه في نمذجة التعلم الآلي وبحوث الإنصاف.
اضبط متغير البيئة MODEL_PATH على موقع دليل النموذج الناتج على جهازك.
قم بتثبيت Docker و TensorFlow Serving باتباع الوثائق الرسمية .
قم بخدمة النموذج باستخدام عامل الإرساء من خلال docker run -p 8500:8500 --mount type=bind,source=${MODEL_PATH},target=/models/uci_income -e MODEL_NAME=uci_income -t tensorflow/serving لاحظ أنك قد تحتاج إلى تشغيل الأمر باستخدام sudo اعتمادًا على إعداد عامل الإرساء.
الآن قم بتشغيل tensorboard واستخدم القائمة المنسدلة للوحة القيادة للانتقال إلى What-If Tool.
في شاشة الإعداد ، اضبط عنوان الاستدلال على "localhost: 8500" ، واسم النموذج على "uci_income" والمسار إلى الأمثلة إلى المسار الكامل لملف adult.tfrecord الذي تم تنزيله ، ثم اضغط على "قبول".
تتضمن بعض الأشياء التي يمكنك تجربتها باستخدام أداة What-If في هذا العرض التوضيحي ما يلي:
- تحرير نقطة بيانات واحدة ورؤية التغيير الناتج في الاستدلال.
- استكشاف العلاقة بين الميزات الفردية في مجموعة البيانات ونتائج استدلال النموذج من خلال مخططات الاعتماد الجزئي.
- تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات فرعية ومقارنة الأداء بين الشرائح.
لإلقاء نظرة متعمقة على ميزات الأداة ، تحقق من إرشادات What-If Tool .
لاحظ ميزة الحقيقة الأساسية في مجموعة البيانات التي يحاول هذا النموذج التنبؤ بها باسم "الهدف" ، لذلك عند استخدام علامة التبويب "الأداء والإنصاف" ، فإن "الهدف" هو ما تريد تحديده في القائمة المنسدلة لميزة الحقيقة الأساسية.