דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.
Switch to English

הבנת מודלים באמצעות לוח המחוונים מהכל

כלי מה אם

הכלי What-If (WIT) מספק ממשק קל לשימוש להרחבת ההבנה של סיווג קופסאות שחורות ומודלי ML רגרסיביים. באמצעות התוסף תוכלו לבצע הסקה על סט גדול של דוגמאות ולראות באופן מיידי את התוצאות במגוון דרכים. בנוסף, ניתן לערוך דוגמאות באופן ידני או תכנותי ולהפעיל אותן מחדש באמצעות המודל על מנת לראות את תוצאות השינויים. הוא מכיל כלים לחקירת ביצועי מודל והוגנות על פני קבוצות משנה של מערך נתונים.

מטרת הכלי היא לתת לאנשים דרך פשוטה, אינטואיטיבית וחזקה לחקור ולחקור דגמי ML מאומנים באמצעות ממשק ויזואלי ללא צורך בקוד.

ניתן לגשת אל הכלי דרך TensorBoard או ישירות במחברת Jupyter או Colab. לקבלת פרטים מעמיקים יותר, הדגמות, הדרכות ומידע ספציפי לשימוש ב- WIT במצב מחשב נייד, עיין באתר What-If Tool .

דרישות

כדי להשתמש ב- WIT ב- TensorBoard, יש צורך בשני דברים:

  • יש להגיש את המודל / ים שאתה רוצה לחקור באמצעות הגשת TensorFlow באמצעות ה- API של סיווג, רגרסיה או ניבוי.
  • מערך הנתונים שיש להסיק על ידי המודלים חייב להיות בקובץ TFRecord הנגיש על ידי שרת האינטרנט TensorBoard.

נוֹהָג

בעת פתיחת לוח המחוונים של הכלי 'מה-אם' ב- TensorBoard, תראה מסך הגדרה שבו אתה מספק את המארח והיציאה של שרת הדגם, את שם הדגם המוגש, את סוג הדגם ואת הנתיב לקובץ TFRecords אל לִטעוֹן. לאחר מילוי מידע זה ולחיצה על "קבל", WIT תטען את מערך הנתונים ותפעיל הסקה עם המודל, ותציג את התוצאות.

לפרטים על התכונות השונות של WIT וכיצד הם יכולים לסייע בהבנת מודלים ובחקירות הוגנות, עיין בהדרכה באתר הכלי מה אם .

מודל הדגמה ומערך נתונים

אם ברצונך לבדוק WIT ב- TensorBoard עם מודל מאומן מראש, תוכל להוריד ולפתוח מודל ומערך נתונים שהוכשרו מראש מ-https://storage.googleapis.com/what-if-tool-resources/uci-census -demo / uci-census-demo.zip המודל הוא מודל סיווג בינארי המשתמש במערך המפקד של UCI כדי לחזות אם אדם מרוויח יותר מ- 50 ק"ק לשנה. מערך נתונים זה ומשימת חיזוי משמשים לעיתים קרובות במודל למידת מכונה ובמחקר הוגנות.

הגדר את משתנה הסביבה MODEL_PATH למיקום ספריית הדגמים שהתקבלה במחשב שלך.

התקן את ה- docker ואת TensorFlow Serving בעקבות התיעוד הרשמי .

מגישים את הדגם באמצעות העגינה דרך docker run -p 8500:8500 --mount type=bind,source=${MODEL_PATH},target=/models/uci_income -e MODEL_NAME=uci_income -t tensorflow/serving שים לב ייתכן שיהיה עליך להפעיל את הפקודה עם sudo בהתאם להגדרת העגינה שלך.

כעת הפעל את טנסבורד והשתמש בתפריט הנפתח של לוח המחוונים כדי לנווט אל הכלי מה אם.

במסך ההתקנה, הגדר את תוסף כתובת ההיסק ל "localhost: 8500", שם הדגם ל "uci_income" והנתיב לדוגמאות לנתיב המלא לקובץ adult.tfrecord שהורדת, ואז לחץ על "קבל".

מסך הגדרה להדגמה

כמה דברים שכדאי לנסות בעזרת הכלי 'מה-אם' בהדגמה זו כוללים:

  • עריכת נקודת נתונים אחת וראיית שינוי ההיסק שנוצר.
  • חקר הקשר בין מאפיינים בודדים במערך הנתונים לבין תוצאות המסקנות של המודל באמצעות עלילות תלות חלקיות.
  • פורסים את מערך הנתונים למערכות משנה ומשווים את הביצועים בין הפרוסות.

לקבלת מבט מעמיק על תכונות הכלי, עיין בהדרכה של כלי מה אם .

שימו לב לתכונת האמת הקרקעית במערך הנתונים שמודל זה מנסה לחזות בשם "Target", לכן כאשר משתמשים בכרטיסייה "Performance & Fairness", "Target" הוא מה שתרצו לציין בתפריט הנפתח של תכונת אמת הקרקע.