This page was translated by the Cloud Translation API.
Switch to English

কি-যদি সরঞ্জাম ড্যাশবোর্ডের সাথে মডেল বোঝা

কি-যদি সরঞ্জাম

হোয়াট-ইফ টুল (ডাব্লুআইটি) ব্ল্যাক-বাক্স শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং রিগ্রেশন এমএল মডেলগুলির বোঝার প্রসারণের জন্য সহজেই ব্যবহারযোগ্য ইন্টারফেস সরবরাহ করে। প্লাগইনটির সাহায্যে আপনি উদাহরণের একটি বড় সংখ্যার উপর ভিত্তি করে সঞ্চালন করতে পারেন এবং তত্ক্ষণাত বিভিন্ন উপায়ে ফলাফলটি কল্পনা করতে পারেন। অতিরিক্তভাবে, উদাহরণগুলি ম্যানুয়ালি বা প্রোগ্রামগতভাবে সম্পাদনা করা যেতে পারে এবং পরিবর্তনের ফলাফলগুলি দেখতে মডেলটির মাধ্যমে পুনরায় চালানো যেতে পারে। এতে ডেটাসেটের সাবসেটগুলির তুলনায় মডেল পারফরম্যান্স এবং ন্যায়বিচার তদন্ত করার সরঞ্জামাদি রয়েছে।

এই সরঞ্জামটির উদ্দেশ্য হ'ল লোকেরা কোনও কোডের প্রয়োজনীয়তা ছাড়াই ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেসের মাধ্যমে প্রশিক্ষিত এমএল মডেলগুলি অন্বেষণ এবং তদন্ত করার একটি সহজ, স্বজ্ঞাত এবং শক্তিশালী উপায় দেওয়া।

সরঞ্জামটি টেনসরবোর্ডের মাধ্যমে বা সরাসরি একটি বৃহত্তর বা কলাব নোটবুকে অ্যাক্সেস করা যায়। আরও গভীরতর বিশদ, ডেমো, ওয়াকথ্রু এবং নোটবুক মোডে ডাব্লুআইটি ব্যবহারের জন্য নির্দিষ্ট তথ্যের জন্য, হোয়াট- ইফ টুল ওয়েবসাইটটি দেখুন

আবশ্যকতা

টেনসরবোর্ডে WIT ব্যবহার করতে দুটি জিনিস প্রয়োজনীয়:

  • আপনি যে মডেলটি অন্বেষণ করতে চান তা অবশ্যই টেনসরফ্লো পরিবেশন করে শ্রেণিবদ্ধকরণ, পুনরায় চাপুন বা এপিডিকাল API ব্যবহার করে পরিবেশন করা উচিত।
  • মডেলগুলি দ্বারা অনুমান করা ডেটাসেটটি TensorBoard ওয়েব সার্ভারের দ্বারা অ্যাক্সেসযোগ্য একটি TFRecord ফাইলের মধ্যে থাকতে হবে।

ব্যবহার

টেনসরবোর্ডে হোয়াট-ইফ টুল ড্যাশবোর্ড খোলার সময় আপনি একটি সেটআপ স্ক্রিন দেখতে পাবেন যেখানে আপনি মডেল সার্ভারের হোস্ট এবং পোর্ট প্রদান করবেন, যে মডেলটি পরিবেশিত হচ্ছে তার নাম, মডেলটির ধরণ এবং এতে TFRecords ফাইলের পথ ভার. এই তথ্যটি পূরণ করার পরে এবং "স্বীকার করুন" ক্লিক করার পরে, ডাব্লুআইটি তথ্যসেটটি লোড করবে এবং ফলাফলটি প্রদর্শন করে মডেলটির সাথে অনুক্রম চালাবে।

ডাব্লুআইটি-র বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য এবং তারা কীভাবে মডেল বোঝাপড়া এবং ন্যায্যতা তদন্তে সহায়তা করতে পারে সে সম্পর্কে বিশদ বিবরণের জন্য, হোয়াট- ইফ সরঞ্জামের ওয়েবসাইটে ওয়াকথ্রু দেখুন।

ডেমো মডেল এবং ডেটাসেট

আপনি যদি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল দিয়ে টেনসরবোর্ডে ডাব্লুআইইটি পরীক্ষা করতে চান তবে আপনি https://stores.googleapis.com/hat-if-tool-resources/uci-census থেকে একটি প্রাক প্রশিক্ষিত মডেল এবং ডেটাসেটটি ডাউনলোড এবং আনজিপ ডাউনলোড করতে পারেন -demo / uci-census-demo.zip মডেলটি একটি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল যা কোনও ব্যক্তি ka 50ka এর বেশি আয় করেন কিনা তা অনুমান করার জন্য UCI আদমশুমারীর ডেটাসেট ব্যবহার করে। এই ডেটাসেট এবং পূর্বাভাস টাস্কটি প্রায়শই মেশিন লার্নিং মডেলিং এবং ফেয়ারনেস গবেষণায় ব্যবহৃত হয়।

আপনার মেশিনে ফলাফল মডেল ডিরেক্টরিতে পরিবেশের পরিবর্তনশীল MODEL_PATH সেট করুন।

অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশনের পরে ডকার এবং টেনসরফ্লো পরিবেশন ইনস্টল করুন।

docker run -p 8500:8500 --mount type=bind,source=${MODEL_PATH},target=/models/uci_income -e MODEL_NAME=uci_income -t tensorflow/serving মাধ্যমে docker run -p 8500:8500 --mount type=bind,source=${MODEL_PATH},target=/models/uci_income -e MODEL_NAME=uci_income -t tensorflow/serving ব্যবহার করে মডেলটি পরিবেশন করুন। নোট আপনি আপনার ডকার সেটআপ উপর নির্ভর করে sudo দিয়ে কমান্ড চালানোর প্রয়োজন হতে পারে।

এখন টেনসরবোর্ডটি চালু করুন এবং হোয়াট-ইফ সরঞ্জামে নেভিগেট করতে ড্যাশবোর্ডের ড্রপ-ডাউন ব্যবহার করুন।

সেটআপ স্ক্রিনে, "লোকালহোস্ট: 8500" এ ইনফেরেন্স অ্যাড্রেস সেট করুন, "ইউসিআইএনকম" মডেলের নাম এবং ডাউনলোড করা adult.tfrecord ফাইলের সম্পূর্ণ পথের উদাহরণগুলির পথ, তারপরে "স্বীকার করুন" টিপুন।

ডেমো জন্য পর্দা সেটআপ

এই ডেমোটিতে হোয়াট-ইফ সরঞ্জাম দিয়ে চেষ্টা করার জন্য কয়েকটি জিনিস অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:

  • একটি একক ডেটাপয়েন্ট সম্পাদনা করা এবং ফলাফলের ফলাফলের পরিবর্তন দেখে seeing
  • আংশিক নির্ভরতা প্লটগুলির মাধ্যমে ডেটাসেটে পৃথক বৈশিষ্ট্য এবং মডেলের অনুমিত ফলাফলের মধ্যে সম্পর্কের অন্বেষণ।
  • উপসেটগুলিতে ডেটাসেট কাটা এবং টুকরার মধ্যে পারফরম্যান্সের তুলনা করা।

সরঞ্জামের বৈশিষ্ট্যগুলি গভীরতার সাথে দেখার জন্য, কী-যদি সরঞ্জাম ওয়াকথ্রুটি পরীক্ষা করে দেখুন।

এই মডেলটি পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছে এমন ডেটাশেটে গ্রাউন্ড ট্রুথ বৈশিষ্ট্যটি নোট করুন "টার্গেট", সুতরাং "পারফরম্যান্স এবং ফেয়ারনেস" ট্যাবটি ব্যবহার করার সময়, "টার্গেট" আপনি গ্রাউন্ড ট্রুথ বৈশিষ্ট্যটি ড্রপডাউনটিতে নির্দিষ্ট করতে চান।