 TensorFlow.orgで表示 |  GoogleColabで実行 |  GitHubでソースを表示 |  ノートブックをダウンロード |
ペンギンを分類するために本番MLパイプラインを設定するシナリオを想定します。パイプラインはトレーニングデータを取り込み、モデルをトレーニングして評価し、それを本番環境にプッシュします。
ただし、後でさまざまな種類のペンギンを含むより大きなデータセットでこのモデルを使用しようとすると、モデルが期待どおりに動作せず、種の分類が正しく開始されないことがわかります。
この時点で、あなたは知ることに興味があります：
- 利用可能なアーティファクトが本番環境のモデルのみである場合、モデルをデバッグするための最も効率的な方法は何ですか？
- モデルのトレーニングに使用されたトレーニングデータセットはどれですか？
- この誤ったモデルにつながったトレーニングの実行はどれですか？
- モデルの評価結果はどこにありますか？
- どこからデバッグを開始しますか？
MLメタデータ（MLMDは）あなたは、よりこれらの質問に答えるためにMLモデルに関連するメタデータを活用するライブラリです。有用な例えは、このメタデータをソフトウェア開発へのログインと同等であると考えることです。 MLMDを使用すると、MLパイプラインのさまざまなコンポーネントに関連するアーティファクトと系統を確実に追跡できます。
このチュートリアルでは、TFXパイプラインを設定して、ペンギンを体重とそのカルメンの長さと深さ、および足ひれの長さに基づいて3つの種に分類するモデルを作成します。次に、MLMDを使用して、パイプラインコンポーネントの系統を追跡します。
ColabのTFXパイプライン
Colabは、本番環境とは大きく異なる軽量の開発環境です。本番環境では、データの取り込み、変換、モデルトレーニング、実行履歴など、複数の分散システムにまたがるさまざまなパイプラインコンポーネントが存在する場合があります。このチュートリアルでは、オーケストレーションとメタデータストレージに大きな違いがあることに注意してください。これらはすべてColab内でローカルに処理されます。コラボでTFX詳細については、こちらをご覧くださいここに。
設定
まず、必要なパッケージをインストールしてインポートし、パスを設定して、データをダウンロードします。
アップグレードピップ
ローカルで実行しているときにシステムでPipをアップグレードしないようにするには、Colabで実行していることを確認してください。もちろん、ローカルシステムは個別にアップグレードできます。
try:
import colab
!pip install --upgrade pip
except:
pass
TFXのインストールとインポート
pip install -q -U tfx
パッケージをインポートする
ランタイムを再起動しましたか？
上記のセルを初めて実行するときにGoogleColabを使用している場合は、[ランタイムの再起動]ボタンをクリックするか、[ランタイム]> [ランタイムの再起動...]メニューを使用してランタイムを再起動する必要があります。これは、Colabがパッケージをロードする方法が原因です。
import os
import tempfile
import urllib
import pandas as pd
import tensorflow_model_analysis as tfma
from tfx.orchestration.experimental.interactive.interactive_context import InteractiveContext
TFXとMLMDのバージョンを確認してください。
from tfx import v1 as tfx
print('TFX version: {}'.format(tfx.__version__))
import ml_metadata as mlmd
print('MLMD version: {}'.format(mlmd.__version__))
TFX version: 1.4.0 MLMD version: 1.4.0
データセットをダウンロードする
このコラボでは、我々は、使用パーマーペンギンのデータセットで見つけることができるのGithubを。私たちは、不完全なレコードを残してデータセットを処理し、かつ低下islandとsex列を、とにラベルを変換int32 。データセットには、ペンギンのカルメンの体重と長さおよび深さ、およびそれらの足ひれの長さの334のレコードが含まれています。このデータを使用して、ペンギンを3つの種のいずれかに分類します。
DATA_PATH = 'https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tfx/master/tfx/examples/penguin/data/labelled/penguins_processed.csv'
_data_root = tempfile.mkdtemp(prefix='tfx-data')
_data_filepath = os.path.join(_data_root, "penguins_processed.csv")
urllib.request.urlretrieve(DATA_PATH, _data_filepath)
('/tmp/tfx-datal9104odr/penguins_processed.csv',
<http.client.HTTPMessage at 0x7f9c6d8d2290>)
InteractiveContextを作成する
このノートブックにインタラクティブにTFXコンポーネントを実行するには、作成InteractiveContext 。 InteractiveContext短命MLMDデータベースインスタンスで一時ディレクトリを使用しています。注への呼び出しことInteractiveContextコラボの環境以外では-OPSはありません。
一般的には、下のグループと同様のパイプラインを実行することをお勧めしContext 。
interactive_context = InteractiveContext()
WARNING:absl:InteractiveContext pipeline_root argument not provided: using temporary directory /tmp/tfx-interactive-2021-12-05T11_15_56.285625-5hcexlo8 as root for pipeline outputs. WARNING:absl:InteractiveContext metadata_connection_config not provided: using SQLite ML Metadata database at /tmp/tfx-interactive-2021-12-05T11_15_56.285625-5hcexlo8/metadata.sqlite.
TFXパイプラインを構築する
TFXパイプラインは、MLワークフローのさまざまな側面を実行するいくつかのコンポーネントで構成されています。このノートブックでは、作成して実行ExampleGen 、 StatisticsGen 、 SchemaGen 、およびTrainerコンポーネントを使用し、 EvaluatorとPusher評価し、訓練されたモデルをプッシュするコンポーネントを。
参照してくださいチュートリアルコンポーネントTFXパイプラインコンポーネントの詳細について。
ExampleGenコンポーネントをインスタンス化して実行します
example_gen = tfx.components.CsvExampleGen(input_base=_data_root)
interactive_context.run(example_gen)
WARNING:apache_beam.runners.interactive.interactive_environment:Dependencies required for Interactive Beam PCollection visualization are not available, please use: `pip install apache-beam[interactive]` to install necessary dependencies to enable all data visualization features. WARNING:root:Make sure that locally built Python SDK docker image has Python 3.7 interpreter. WARNING:apache_beam.io.tfrecordio:Couldn't find python-snappy so the implementation of _TFRecordUtil._masked_crc32c is not as fast as it could be.
StatisticsGenコンポーネントをインスタンス化して実行します
statistics_gen = tfx.components.StatisticsGen(
examples=example_gen.outputs['examples'])
interactive_context.run(statistics_gen)
WARNING:root:Make sure that locally built Python SDK docker image has Python 3.7 interpreter.
SchemaGenコンポーネントをインスタンス化して実行します
infer_schema = tfx.components.SchemaGen(
statistics=statistics_gen.outputs['statistics'], infer_feature_shape=True)
interactive_context.run(infer_schema)
WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR I1205 11:16:00.941947 6108 rdbms_metadata_access_object.cc:686] No property is defined for the Type
トレーナーコンポーネントをインスタンス化して実行します
# Define the module file for the Trainer component
trainer_module_file = 'penguin_trainer.py'
%%writefile {trainer_module_file}
# Define the training algorithm for the Trainer module file
import os
from typing import List, Text
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tfx import v1 as tfx
from tfx_bsl.public import tfxio
from tensorflow_metadata.proto.v0 import schema_pb2
# Features used for classification - culmen length and depth, flipper length,
# body mass, and species.
_LABEL_KEY = 'species'
_FEATURE_KEYS = [
'culmen_length_mm', 'culmen_depth_mm', 'flipper_length_mm', 'body_mass_g'
]
def _input_fn(file_pattern: List[Text],
data_accessor: tfx.components.DataAccessor,
schema: schema_pb2.Schema, batch_size: int) -> tf.data.Dataset:
return data_accessor.tf_dataset_factory(
file_pattern,
tfxio.TensorFlowDatasetOptions(
batch_size=batch_size, label_key=_LABEL_KEY), schema).repeat()
def _build_keras_model():
inputs = [keras.layers.Input(shape=(1,), name=f) for f in _FEATURE_KEYS]
d = keras.layers.concatenate(inputs)
d = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(d)
d = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(d)
outputs = keras.layers.Dense(3)(d)
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(
optimizer=keras.optimizers.Adam(1e-2),
loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
return model
def run_fn(fn_args: tfx.components.FnArgs):
schema = schema_pb2.Schema()
tfx.utils.parse_pbtxt_file(fn_args.schema_path, schema)
train_dataset = _input_fn(
fn_args.train_files, fn_args.data_accessor, schema, batch_size=10)
eval_dataset = _input_fn(
fn_args.eval_files, fn_args.data_accessor, schema, batch_size=10)
model = _build_keras_model()
model.fit(
train_dataset,
epochs=int(fn_args.train_steps / 20),
steps_per_epoch=20,
validation_data=eval_dataset,
validation_steps=fn_args.eval_steps)
model.save(fn_args.serving_model_dir, save_format='tf')
Writing penguin_trainer.py
実行Trainerコンポーネントを。
trainer = tfx.components.Trainer(
module_file=os.path.abspath(trainer_module_file),
examples=example_gen.outputs['examples'],
schema=infer_schema.outputs['schema'],
train_args=tfx.proto.TrainArgs(num_steps=100),
eval_args=tfx.proto.EvalArgs(num_steps=50))
interactive_context.run(trainer)
running bdist_wheel running build running build_py creating build creating build/lib copying penguin_trainer.py -> build/lib installing to /tmp/tmpum1crtxy running install running install_lib copying build/lib/penguin_trainer.py -> /tmp/tmpum1crtxy running install_egg_info running egg_info creating tfx_user_code_Trainer.egg-info writing tfx_user_code_Trainer.egg-info/PKG-INFO writing dependency_links to tfx_user_code_Trainer.egg-info/dependency_links.txt writing top-level names to tfx_user_code_Trainer.egg-info/top_level.txt writing manifest file 'tfx_user_code_Trainer.egg-info/SOURCES.txt' reading manifest file 'tfx_user_code_Trainer.egg-info/SOURCES.txt' writing manifest file 'tfx_user_code_Trainer.egg-info/SOURCES.txt' Copying tfx_user_code_Trainer.egg-info to /tmp/tmpum1crtxy/tfx_user_code_Trainer-0.0+fef7c4ed90dc336ca26daee59d65660cf8da5fa988b2ca0c89df2f558fda10f4-py3.7.egg-info running install_scripts creating /tmp/tmpum1crtxy/tfx_user_code_Trainer-0.0+fef7c4ed90dc336ca26daee59d65660cf8da5fa988b2ca0c89df2f558fda10f4.dist-info/WHEEL creating '/tmp/tmpo87nn6ey/tfx_user_code_Trainer-0.0+fef7c4ed90dc336ca26daee59d65660cf8da5fa988b2ca0c89df2f558fda10f4-py3-none-any.whl' and adding '/tmp/tmpum1crtxy' to it adding 'penguin_trainer.py' adding 'tfx_user_code_Trainer-0.0+fef7c4ed90dc336ca26daee59d65660cf8da5fa988b2ca0c89df2f558fda10f4.dist-info/METADATA' adding 'tfx_user_code_Trainer-0.0+fef7c4ed90dc336ca26daee59d65660cf8da5fa988b2ca0c89df2f558fda10f4.dist-info/WHEEL' adding 'tfx_user_code_Trainer-0.0+fef7c4ed90dc336ca26daee59d65660cf8da5fa988b2ca0c89df2f558fda10f4.dist-info/top_level.txt' adding 'tfx_user_code_Trainer-0.0+fef7c4ed90dc336ca26daee59d65660cf8da5fa988b2ca0c89df2f558fda10f4.dist-info/RECORD' removing /tmp/tmpum1crtxy /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/setuptools/command/install.py:37: SetuptoolsDeprecationWarning: setup.py install is deprecated. Use build and pip and other standards-based tools. setuptools.SetuptoolsDeprecationWarning, listing git files failed - pretending there aren't any I1205 11:16:01.389324 6108 rdbms_metadata_access_object.cc:686] No property is defined for the Type I1205 11:16:01.392832 6108 rdbms_metadata_access_object.cc:686] No property is defined for the Type Processing /tmp/tfx-interactive-2021-12-05T11_15_56.285625-5hcexlo8/_wheels/tfx_user_code_Trainer-0.0+fef7c4ed90dc336ca26daee59d65660cf8da5fa988b2ca0c89df2f558fda10f4-py3-none-any.whl Installing collected packages: tfx-user-code-Trainer Successfully installed tfx-user-code-Trainer-0.0+fef7c4ed90dc336ca26daee59d65660cf8da5fa988b2ca0c89df2f558fda10f4 Epoch 1/5 20/20 [==============================] - 1s 11ms/step - loss: 0.9891 - sparse_categorical_accuracy: 0.4300 - val_loss: 0.9594 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.4800 Epoch 2/5 20/20 [==============================] - 0s 6ms/step - loss: 0.8369 - sparse_categorical_accuracy: 0.6350 - val_loss: 0.7484 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8200 Epoch 3/5 20/20 [==============================] - 0s 6ms/step - loss: 0.5289 - sparse_categorical_accuracy: 0.8350 - val_loss: 0.5068 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.7800 Epoch 4/5 20/20 [==============================] - 0s 6ms/step - loss: 0.4481 - sparse_categorical_accuracy: 0.7800 - val_loss: 0.4125 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8600 Epoch 5/5 20/20 [==============================] - 0s 6ms/step - loss: 0.3068 - sparse_categorical_accuracy: 0.8650 - val_loss: 0.3279 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8300 2021-12-05 11:16:06.493168: W tensorflow/python/util/util.cc:348] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them. INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tfx-interactive-2021-12-05T11_15_56.285625-5hcexlo8/Trainer/model/4/Format-Serving/assets INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tfx-interactive-2021-12-05T11_15_56.285625-5hcexlo8/Trainer/model/4/Format-Serving/assets
モデルを評価してプッシュする
使用するEvaluator評価および使用する前に、モデルを「祝福」するコンポーネントをPusher提供するディレクトリにモデルをプッシュするコンポーネントを。
_serving_model_dir = os.path.join(tempfile.mkdtemp(),
'serving_model/penguins_classification')
eval_config = tfma.EvalConfig(
model_specs=[
tfma.ModelSpec(label_key='species', signature_name='serving_default')
],
metrics_specs=[
tfma.MetricsSpec(metrics=[
tfma.MetricConfig(
class_name='SparseCategoricalAccuracy',
threshold=tfma.MetricThreshold(
value_threshold=tfma.GenericValueThreshold(
lower_bound={'value': 0.6})))
])
],
slicing_specs=[tfma.SlicingSpec()])
evaluator = tfx.components.Evaluator(
examples=example_gen.outputs['examples'],
model=trainer.outputs['model'],
schema=infer_schema.outputs['schema'],
eval_config=eval_config)
interactive_context.run(evaluator)
I1205 11:16:07.075275 6108 rdbms_metadata_access_object.cc:686] No property is defined for the Type I1205 11:16:07.078761 6108 rdbms_metadata_access_object.cc:686] No property is defined for the Type WARNING:root:Make sure that locally built Python SDK docker image has Python 3.7 interpreter. WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_model_analysis/writers/metrics_plots_and_validations_writer.py:114: tf_record_iterator (from tensorflow.python.lib.io.tf_record) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use eager execution and: `tf.data.TFRecordDataset(path)` WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_model_analysis/writers/metrics_plots_and_validations_writer.py:114: tf_record_iterator (from tensorflow.python.lib.io.tf_record) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use eager execution and: `tf.data.TFRecordDataset(path)`
pusher = tfx.components.Pusher(
model=trainer.outputs['model'],
model_blessing=evaluator.outputs['blessing'],
push_destination=tfx.proto.PushDestination(
filesystem=tfx.proto.PushDestination.Filesystem(
base_directory=_serving_model_dir)))
interactive_context.run(pusher)
I1205 11:16:11.935312 6108 rdbms_metadata_access_object.cc:686] No property is defined for the Type
TFXパイプラインを実行すると、MLMDデータベースにデータが入力されます。次のセクションでは、MLMD APIを使用して、このデータベースにメタデータ情報を照会します。
MLMDデータベースのクエリ
MLMDデータベースには、次の3種類のメタデータが格納されています。
- パイプラインに関するメタデータとパイプラインコンポーネントに関連付けられた系統情報
- パイプラインの実行中に生成されたアーティファクトに関するメタデータ
- パイプラインの実行に関するメタデータ
一般的な本番環境のパイプラインは、新しいデータが到着すると複数のモデルに対応します。提供されたモデルで誤った結果が発生した場合は、MLMDデータベースにクエリを実行して、誤ったモデルを特定できます。次に、これらのモデルに対応するパイプラインコンポーネントの系統をトレースして、モデルをデバッグできます。
メタデータ（MD）ストアの設定InteractiveContext MLMDデータベースを照会するために事前に定義されました。
connection_config = interactive_context.metadata_connection_config
store = mlmd.MetadataStore(connection_config)
# All TFX artifacts are stored in the base directory
base_dir = connection_config.sqlite.filename_uri.split('metadata.sqlite')[0]
MDストアからのデータを表示するためのいくつかのヘルパー関数を作成します。
def display_types(types):
# Helper function to render dataframes for the artifact and execution types
table = {'id': [], 'name': []}
for a_type in types:
table['id'].append(a_type.id)
table['name'].append(a_type.name)
return pd.DataFrame(data=table)
def display_artifacts(store, artifacts):
# Helper function to render dataframes for the input artifacts
table = {'artifact id': [], 'type': [], 'uri': []}
for a in artifacts:
table['artifact id'].append(a.id)
artifact_type = store.get_artifact_types_by_id([a.type_id])[0]
table['type'].append(artifact_type.name)
table['uri'].append(a.uri.replace(base_dir, './'))
return pd.DataFrame(data=table)
def display_properties(store, node):
# Helper function to render dataframes for artifact and execution properties
table = {'property': [], 'value': []}
for k, v in node.properties.items():
table['property'].append(k)
table['value'].append(
v.string_value if v.HasField('string_value') else v.int_value)
for k, v in node.custom_properties.items():
table['property'].append(k)
table['value'].append(
v.string_value if v.HasField('string_value') else v.int_value)
return pd.DataFrame(data=table)
まず、そのすべて保存されたリストのクエリMDストアArtifactTypes 。
display_types(store.get_artifact_types())
次に、クエリのすべてのPushedModelアーティファクト。
pushed_models = store.get_artifacts_by_type("PushedModel")
display_artifacts(store, pushed_models)
最新のプッシュモデルについてMDストアにクエリを実行します。このチュートリアルには、プッシュされたモデルが1つだけあります。
pushed_model = pushed_models[-1]
display_properties(store, pushed_model)
プッシュされたモデルをデバッグする最初のステップの1つは、どのトレーニング済みモデルがプッシュされているかを確認し、そのモデルのトレーニングにどのトレーニングデータが使用されているかを確認することです。
MLMDは、モデルの来歴を分析するために使用できる来歴グラフをウォークスルーするためのトラバーサルAPIを提供します。
def get_one_hop_parent_artifacts(store, artifacts):
# Get a list of artifacts within a 1-hop of the artifacts of interest
artifact_ids = [artifact.id for artifact in artifacts]
executions_ids = set(
event.execution_id
for event in store.get_events_by_artifact_ids(artifact_ids)
if event.type == mlmd.proto.Event.OUTPUT)
artifacts_ids = set(
event.artifact_id
for event in store.get_events_by_execution_ids(executions_ids)
if event.type == mlmd.proto.Event.INPUT)
return [artifact for artifact in store.get_artifacts_by_id(artifacts_ids)]
プッシュされたモデルの親アーティファクトをクエリします。
parent_artifacts = get_one_hop_parent_artifacts(store, [pushed_model])
display_artifacts(store, parent_artifacts)
モデルのプロパティをクエリします。
exported_model = parent_artifacts[0]
display_properties(store, exported_model)
モデルのアップストリームアーティファクトをクエリします。
model_parents = get_one_hop_parent_artifacts(store, [exported_model])
display_artifacts(store, model_parents)
モデルがトレーニングされたトレーニングデータを取得します。
used_data = model_parents[0]
display_properties(store, used_data)
モデルがトレーニングしたトレーニングデータができたので、データベースに再度クエリを実行して、トレーニングステップ（実行）を見つけます。登録されている実行タイプのリストについて、MDストアにクエリを実行します。
display_types(store.get_execution_types())
トレーニングステップがあるExecutionTypeという名前のtfx.components.trainer.component.Trainer 。 MDストアをトラバースして、プッシュされたモデルに対応するトレーナーを実行します。
def find_producer_execution(store, artifact):
executions_ids = set(
event.execution_id
for event in store.get_events_by_artifact_ids([artifact.id])
if event.type == mlmd.proto.Event.OUTPUT)
return store.get_executions_by_id(executions_ids)[0]
trainer = find_producer_execution(store, exported_model)
display_properties(store, trainer)
概要
このチュートリアルでは、MLMDを活用してTFXパイプラインコンポーネントの系統を追跡し、問題を解決する方法について学習しました。
MLMDの使用方法の詳細については、次の追加リソースを確認してください。