টিএফএক্স এয়ারফ্লো টিউটোরিয়াল

ভূমিকা

এই টিউটোরিয়ালটি টেনসরফ্লো এক্সটেন্ডেড (টিএফএক্স) প্রবর্তন এবং আপনাকে নিজের মেশিন লার্নিং পাইপলাইন তৈরি করতে শেখার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি স্থানীয়ভাবে সঞ্চালিত হয় এবং টিপিএফএক্স এবং টেনসরবোর্ডের সাথে একত্রীকরণের পাশাপাশি জুপিটার নোটবুকগুলিতে টিএফএক্সের সাথে ইন্টারঅ্যাকশন দেখায়।

আপনি ডেটাসেট পরীক্ষা করে শুরু করে একটি সাধারণ এমএল বিকাশ প্রক্রিয়া অনুসরণ করবেন এবং একটি সম্পূর্ণ কার্যকারী পাইপলাইনটি শেষ করবেন। আপনি আপনার পাইপলাইনটি ডিবাগ এবং আপডেট করার উপায়গুলি এবং অন্বেষণের পরিমাপের উপায় অন্বেষণ করবেন।

আরও জানুন

আরও জানতে টিএফএক্স ব্যবহারকারী গাইড দেখুন User

ধাপে ধাপে

একটি সাধারণ এমএল বিকাশ প্রক্রিয়া অনুসরণ করে আপনি ধাপে ধাপে ধাপে কাজ করে আপনার পাইপলাইন তৈরি করবেন। পদক্ষেপ এখানে:

1. আপনার পরিবেশ সেটআপ করুন
2. প্রাথমিক পাইপলাইন কঙ্কাল আনুন
3. আপনার ডেটাতে ডুব দিন
4. বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল
5. প্রশিক্ষণ
6. মডেল পারফরম্যান্স বিশ্লেষণ
7. উত্পাদনের জন্য প্রস্তুত

পূর্বশর্ত

• লিনাক্স / ম্যাকোস
• ভার্চুয়ালেনভ
• পাইথন 3.5+
• গিট

প্রয়োজনীয় প্যাকেজ

আপনার পরিবেশের উপর নির্ভর করে আপনার বেশ কয়েকটি প্যাকেজ ইনস্টল করতে হতে পারে:

sudo apt-get install \
    build-essential libssl-dev libffi-dev \
    libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev \
    python3-pip git software-properties-common

আপনি যদি পাইথন ৩.6 চালাচ্ছেন আপনার পাইথন ৩..6-ডেভ ইনস্টল করা উচিত:

sudo apt-get install python3.6-dev

আপনি যদি পাইথন ৩.7 চালাচ্ছেন আপনার পাইথন ৩..7-ডেভ ইনস্টল করা উচিত:

sudo apt-get install python3.7-dev

এছাড়াও, যদি আপনার সিস্টেমে একটি জিসিসি সংস্করণ <7 থাকে তবে আপনার জিসিসি আপডেট করা উচিত। অন্যথায় আপনি airflow webserver চালানোর সময় ত্রুটিগুলি দেখতে পাবেন। আপনি এটির সাথে আপনার বর্তমান সংস্করণটি পরীক্ষা করতে পারেন:

gcc --version

আপনার যদি জিসিসি আপডেট করতে হয় তবে আপনি এটি চালাতে পারেন:

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt update
sudo apt install gcc-7
sudo apt install g++-7
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7

MacOS পরিবেশ

আপনার কাছে পাইথন 3 এবং গিট ইতিমধ্যে ইনস্টল না থাকলে আপনি হোমব্রিউ প্যাকেজ ম্যানেজার ব্যবহার করে এগুলি ইনস্টল করতে পারেন:

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
export PATH="/usr/local/bin:/usr/local/sbin:$PATH"
brew update
brew install python
brew install git

কনফিগারেশনের উপর নির্ভর করে এয়ারফ্লো চলাকালীন ম্যাকোজের মাঝে মাঝে থ্রেড কাঁটাতে সমস্যা হয়। এই সমস্যাগুলি এড়াতে আপনার নিজের ~/.bash_profile সম্পাদনা করা উচিত এবং ফাইলের শেষে নীচের লাইনটি যুক্ত করা উচিত:

export OBJC_DISABLE_INITIALIZE_FORK_SAFETY=YES

টিউটোরিয়াল উপকরণ

এই টিউটোরিয়ালটির কোডটি এখানে উপলভ্য: https://github.com/tensorflow/tfx/tree/master/tfx/example/airflow_workshop

কোডটি আপনি যে পদক্ষেপে কাজ করছেন সেগুলি দ্বারা সংগঠিত হয়, তাই প্রতিটি পদক্ষেপের জন্য আপনার প্রয়োজনীয় কোড এবং এটি দিয়ে কী করার নির্দেশনা থাকবে।

টিউটোরিয়াল ফাইলগুলির মধ্যে একটি ব্যায়াম এবং অনুশীলনের সমাধান উভয়ই অন্তর্ভুক্ত থাকে, যদি আপনি আটকে যান তবে।

অনুশীলন

• ট্যাক্সি_পাইপলাইন.পি
• ট্যাক্সি_ইটিলস.পি
• ট্যাক্সি ডিএজি

সমাধান

• ট্যাক্সি_প্লিপলাইন_সোলিউশন.পি
• ট্যাক্সি_সামগ্রী_সোলিউশন.পি
• ট্যাক্সি_ সলিউশন ডেএজি

তুমি কি করছ

আপনি টিএফএক্স ব্যবহার করে কীভাবে এমএল পাইপলাইন তৈরি করবেন তা শিখছেন

• টিএফএক্স পাইপলাইনগুলি উপযুক্ত যখন আপনি কোনও প্রোডাকশন এমএল অ্যাপ্লিকেশন স্থাপন করবেন
• টিএফএক্স পাইপলাইনগুলি উপযুক্ত যখন ডেটাসেটগুলি বড় হয়
• টিএফএক্স পাইপলাইনগুলি উপযুক্ত যখন প্রশিক্ষণ / পরিবেশন ধারাবাহিকতা গুরুত্বপূর্ণ
• টিএফএক্স পাইপলাইনগুলি উপযুক্ত যখন অনুমিতির জন্য সংস্করণ পরিচালনা গুরুত্বপূর্ণ
• গুগল এমএল উত্পাদন জন্য টিএফএক্স পাইপলাইন ব্যবহার করে

আপনি একটি সাধারণ এমএল বিকাশ প্রক্রিয়া অনুসরণ করছেন

• আমাদের ডেটা খাওয়া, বোঝা এবং পরিষ্কার করা
• বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল
• প্রশিক্ষণ
• মডেল পারফরম্যান্স বিশ্লেষণ করুন
• হালকা, ধুয়ে ফেলা, পুনরাবৃত্তি
• উত্পাদনের জন্য প্রস্তুত

প্রতিটি পদক্ষেপের জন্য কোড যুক্ত করা হচ্ছে

টিউটোরিয়ালটি এমনভাবে নকশা করা হয়েছে যাতে সমস্ত কোড ফাইলগুলিতে অন্তর্ভুক্ত থাকে তবে 3-7 ধাপের সমস্ত কোডটি মন্তব্য করা হয় এবং ইনলাইন মন্তব্যে চিহ্নিত করা হয়। ইনলাইন মন্তব্যগুলি চিহ্নিত করে যে কোডের রেখাটি কোন ধাপে প্রযোজ্য। উদাহরণস্বরূপ, পদক্ষেপ 3 এর কোডটি # Step 3 মন্তব্য দিয়ে চিহ্নিত করা হয়েছে।

আপনি প্রতিটি পদক্ষেপের জন্য যে কোডটি যুক্ত করবেন তা সাধারণত কোডের 3 টি অঞ্চলে পড়ে:

• আমদানি
• ডিএজি কনফিগারেশন
• তালিকাটি create_pipline () কল থেকে ফিরে এসেছে
• ট্যাক্সি_ইটিলস.পি-তে সমর্থনকারী কোড

টিউটোরিয়ালটি অতিক্রম করার সাথে সাথে আপনি বর্তমানে যে টিউটোরিয়াল ধাপে কাজ করছেন তার ধরণের কোডের লাইনগুলি আপত্তিহীন করে তুলবেন। এটি সেই পদক্ষেপের জন্য কোড যুক্ত করবে এবং আপনার পাইপলাইন আপডেট করবে। আপনি যেমন করেন তেমন আমরা আপনাকে যে কোডটি অস্বীকার করছি না তার পর্যালোচনা করতে দৃ strongly়ভাবে উত্সাহ দিচ্ছি ।

শিকাগো ট্যাক্সি ডেটাসেট

আপনি শিকাগো শহর দ্বারা প্রকাশিত ট্যাক্সি ট্রিপস ডেটাসেট ব্যবহার করছেন।

আপনি গুগল বিগকুয়েরিতে ডেটাসেট সম্পর্কে আরও পড়তে পারেন। বিগকোয়ারী ইউআই-তে সম্পূর্ণ ডেটাসেট অন্বেষণ করুন।

মডেল লক্ষ্য - বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ

গ্রাহক আরও বা কম 20% টিপ দেবে?

পদক্ষেপ 1: আপনার পরিবেশ সেটআপ করুন

সেটআপ স্ক্রিপ্ট ( setup_demo.sh ) টিএফএক্স এবং এয়ারফ্লো ইনস্টল করে এবং এয়ারফ্লোটি setup_demo.sh কনফিগার করে যা এই টিউটোরিয়ালটির সাথে কাজ করা সহজ করে তোলে।

একটি শেল মধ্যে:

cd
virtualenv -p python3 tfx-env
source ~/tfx-env/bin/activate

git clone https://github.com/tensorflow/tfx.git
cd ~/tfx
# These instructions are specific to the 0.21 release
git checkout -f origin/r0.21
cd ~/tfx/tfx/examples/airflow_workshop/setup
./setup_demo.sh

এটি কী করছে তা দেখতে আপনার setup_demo.sh পর্যালোচনা করা উচিত।

দ্বিতীয় ধাপ: প্রাথমিক পাইপলাইন কঙ্কাল আনুন

ওহে বিশ্ব

একটি শেল মধ্যে:

# Open a new terminal window, and in that window ...
source ~/tfx-env/bin/activate
airflow webserver -p 8080

# Open another new terminal window, and in that window ...
source ~/tfx-env/bin/activate
airflow scheduler

# Open yet another new terminal window, and in that window ...
# Assuming that you've cloned the TFX repo into ~/tfx
source ~/tfx-env/bin/activate
cd ~/tfx/tfx/examples/airflow_workshop/notebooks
jupyter notebook

আপনি এই পদক্ষেপে জুপিটার নোটবুক শুরু করেছেন। পরে আপনি এই ফোল্ডারে নোটবুকগুলি চালাবেন।

একটি ব্রাউজারে:

• একটি ব্রাউজার খুলুন এবং http://127.0.0.1:8080 এ যান

সমস্যা সমাধান

আপনার ওয়েব ব্রাউজারে এয়ারফ্লো কনসোলটি লোড করার ক্ষেত্রে যদি আপনার কোনও সমস্যা থাকে বা আপনি যখন airflow webserver চালাচ্ছিলেন তখন কোনও ত্রুটি ঘটেছিল তবে আপনার 8080 বন্দরটিতে অন্য একটি অ্যাপ্লিকেশন চলতে পারে That's এটি এয়ারফ্লোর জন্য ডিফল্ট বন্দর, তবে আপনি এটি পরিবর্তন করতে পারেন অন্য যে কোনও ব্যবহারকারীর বন্দরে ব্যবহার হচ্ছে না। উদাহরণস্বরূপ, 7070 পোর্টে এয়ারফ্লো চালানোর জন্য আপনি চালাতে পারেন:

airflow webserver -p 7070

ডিএজি ভিউ বোতামগুলি

• ড্যাগটি সক্ষম করতে বাম দিকের বোতামটি ব্যবহার করুন
• আপনি যখন পরিবর্তন করবেন তখন ড্যাগটি রিফ্রেশ করতে ডানদিকে বোতামটি ব্যবহার করুন
• ড্যাগটি ট্রিগার করতে ডানদিকে বোতামটি ব্যবহার করুন
• ড্যাগের গ্রাফ ভিউতে ট্যাক্সিতে ক্লিক করুন

এয়ারফ্লো সিএলআই

আপনি আপনার ডিএজিগুলি সক্ষম ও ট্রিগার করতে এয়ারফ্লো সিএলআই ব্যবহার করতে পারেন:

# enable/disable
airflow pause <your DAG name>
airflow unpause <your DAG name>

# trigger
airflow trigger_dag <your DAG name>

পাইপলাইনটি শেষ হওয়ার অপেক্ষায়

আপনি ডিএজিএস ভিউতে আপনার পাইপলাইনটি ট্রিগার করার পরে, আপনার পাইপলাইনটি প্রক্রিয়া সম্পূর্ণ করার সাথে সাথে আপনি দেখতে পারেন। প্রতিটি উপাদান যেমন চালায় তেমনি ড্যাগ গ্রাফের উপাদানটির বাহ্যরেখার রঙটি তার অবস্থাটি দেখানোর জন্য পরিবর্তিত হবে। যখন কোনও উপাদান প্রক্রিয়াকরণ শেষ করে আউটলাইনটি হয়ে গেছে তা দেখানোর জন্য গা green় সবুজ হয়ে যাবে।

এখনও অবধি আপনার আমাদের পাইপলাইনে CsvExampleGen উপাদান রয়েছে, সুতরাং এটি অন্ধকার সবুজ হয়ে যাওয়ার জন্য আপনাকে অপেক্ষা করতে হবে (minutes 1 মিনিট)।

পদক্ষেপ 3: আপনার ডেটাতে ডুব দিন

যে কোনও ডেটা সায়েন্স বা এমএল প্রকল্পের প্রথম কাজটি হ'ল ডেটা বোঝা এবং পরিষ্কার করা।

• প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য ডেটা প্রকারগুলি বুঝতে
• অসঙ্গতি এবং অনুপস্থিত মানগুলির সন্ধান করুন
• প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য বিতরণ বুঝতে

উপাদান

• উদাহরণজেন ইনপুট ডেটাসেটকে অন্তর্ভুক্ত করে এবং বিভক্ত করে।
• পরিসংখ্যানজেন ডেটাসেটের জন্য পরিসংখ্যান গণনা করে।
• স্কিমাজেন স্কিমাজেন পরিসংখ্যান পরীক্ষা করে একটি ডেটা স্কিমা তৈরি করে।
• উদাহরণভালিডেটর ডেটাসেটে অসঙ্গতি এবং হারিয়ে যাওয়া মানগুলির সন্ধান করে।

সম্পাদক হিসাবে:

• ~ / এয়ারফ্লো / taxi_pipeline.py তে taxi_pipeline.py Step 3 চিহ্নিত করা হয়েছে
• আপনি যে কোডটি আপত্তিহীন করেছেন তার পর্যালোচনা করতে কিছুক্ষণ সময় নিন

একটি ব্রাউজারে:

• উপরের বাম কোণে "DAGs" লিঙ্কটিতে ক্লিক করে এয়ারফ্লোতে DAGs তালিকা পৃষ্ঠায় ফিরে যান
• ট্যাক্সি ড্যাগের জন্য ডানদিকে রিফ্রেশ বোতামটি ক্লিক করুন
  • আপনার দেখতে হবে "ডিএজি [ট্যাক্সি] এখন ডেইজি হিসাবে নতুন"
• ট্রিগার ট্যাক্সি
• পাইপলাইনটি সম্পূর্ণ হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন
  • সব গা dark় সবুজ
  • ডানদিকে রিফ্রেশ ব্যবহার করুন বা পৃষ্ঠা রিফ্রেশ করুন

জুপিটারে ফিরে:

এর আগে, আপনি jupyter notebook চালাতেন, যা একটি ব্রাউজার ট্যাবে একটি বৃহত্তর অধিবেশন খোলে। এখন আপনার ব্রাউজারে সেই ট্যাবে ফিরে আসুন।

• Step3.ipynb খুলুন
• নোটবুক অনুসরণ করুন

আরও উন্নত উদাহরণ

এখানে উপস্থাপিত উদাহরণটি কেবল আপনাকে শুরু করার জন্যই বোঝানো হয়েছে। আরও উন্নত উদাহরণের জন্য টেনসরফ্লো ডেটা বৈধকরণ কল্যাব দেখুন ।

ডেটাসেটটি অন্বেষণ ও যাচাই করতে টিএফডিভি ব্যবহারের বিষয়ে আরও তথ্যের জন্য, টেনসরফ্রো.আর.জে উদাহরণ দেখুন ।

পদক্ষেপ 4: ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং

আপনি আপনার ডেটার ভবিষ্যদ্বাণীমূলক গুণমান বাড়াতে পারেন এবং / অথবা বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের মাধ্যমে মাত্রিকতা হ্রাস করতে পারেন।

• বৈশিষ্ট্য অতিক্রম করে
• শব্দভাণ্ডার
• এম্বেডিংস
• পিসিএ
• শ্রেণিবদ্ধ এনকোডিং

টিএফএক্স ব্যবহার করার একটি সুবিধা হ'ল আপনি একবার আপনার রূপান্তর কোডটি লিখবেন এবং ফলস্বরূপ রূপান্তরগুলি প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশনের মধ্যে সামঞ্জস্যপূর্ণ হবে।

উপাদান

• রূপান্তর ডেটাসেটে ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পাদন করে।

সম্পাদক হিসাবে:

• ~ / এয়ারফ্লো / taxi_pipeline.py taxi_utils.py taxi_pipeline.py না হলে লাইনগুলি taxi_pipeline.py এবং taxi_utils.py উভয়ই Step 4 হিসাবে চিহ্নিত taxi_utils.py
• আপনি যে কোডটি আপত্তিহীন করেছেন তার পর্যালোচনা করতে কিছুক্ষণ সময় নিন

একটি ব্রাউজারে:

• এয়ারফ্লোতে DAGs তালিকা পৃষ্ঠাতে ফিরে আসুন
• ট্যাক্সি ড্যাগের জন্য ডানদিকে রিফ্রেশ বোতামটি ক্লিক করুন
  • আপনার দেখতে হবে "ডিএজি [ট্যাক্সি] এখন ডেইজি হিসাবে নতুন"
• ট্রিগার ট্যাক্সি
• পাইপলাইনটি সম্পূর্ণ হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন
  • সব গা dark় সবুজ
  • ডানদিকে রিফ্রেশ ব্যবহার করুন বা পৃষ্ঠা রিফ্রেশ করুন

জুপিটারে ফিরে:

আপনার ব্রাউজারে জুপিটার ট্যাবে ফিরে আসুন।

• স্টেপ 4.ipynb খুলুন
• নোটবুক অনুসরণ করুন

আরও উন্নত উদাহরণ

এখানে উপস্থাপিত উদাহরণটি কেবল আপনাকে শুরু করার জন্যই বোঝানো হয়েছে। আরও উন্নত উদাহরণের জন্য টেনসরফ্লো ট্রান্সফর্ম কোলাব দেখুন ।

পদক্ষেপ 5: প্রশিক্ষণ

আপনার সুন্দর, পরিষ্কার, রূপান্তরিত ডেটা দিয়ে একটি টেনসরফ্লো মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন।

• পদক্ষেপ 4 থেকে রূপান্তরগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন যাতে তারা ধারাবাহিকভাবে প্রয়োগ করা হয়
• উত্পাদনের জন্য সেভডমডেল হিসাবে ফলাফলগুলি সংরক্ষণ করুন
• টেনসরবোর্ড ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটি ভিজ্যুয়ালাইজ করুন এবং অন্বেষণ করুন
• মডেল পারফরম্যান্স বিশ্লেষণের জন্য একটি ইভালসেভডমডেল সংরক্ষণ করুন

উপাদান

• প্রশিক্ষক মডেল TensorFlow ব্যবহার রেলগাড়ি Estimators

সম্পাদক হিসাবে:

• ~ / এয়ারফ্লো / taxi_pipeline.py taxi_utils.py taxi_pipeline.py না হলে লাইনগুলি taxi_pipeline.py এবং taxi_utils.py উভয়ই Step 5 চিহ্নিত করে
• আপনি যে কোডটি আপত্তিহীন করেছেন তার পর্যালোচনা করতে কিছুক্ষণ সময় নিন

একটি ব্রাউজারে:

• এয়ারফ্লোতে DAGs তালিকা পৃষ্ঠাতে ফিরে আসুন
• ট্যাক্সি ড্যাগের জন্য ডানদিকে রিফ্রেশ বোতামটি ক্লিক করুন
  • আপনার দেখতে হবে "ডিএজি [ট্যাক্সি] এখন ডেইজি হিসাবে নতুন"
• ট্রিগার ট্যাক্সি
• পাইপলাইনটি সম্পূর্ণ হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন
  • সব গা dark় সবুজ
  • ডানদিকে রিফ্রেশ ব্যবহার করুন বা পৃষ্ঠা রিফ্রেশ করুন

জুপিটারে ফিরে:

আপনার ব্রাউজারে জুপিটার ট্যাবে ফিরে আসুন।

• স্টেপ 5.ipynb খুলুন
• নোটবুক অনুসরণ করুন

আরও উন্নত উদাহরণ

এখানে উপস্থাপিত উদাহরণটি কেবল আপনাকে শুরু করার জন্যই বোঝানো হয়েছে। আরও উন্নত উদাহরণের জন্য টেনসরবোর্ড টিউটোরিয়াল দেখুন ।

পদক্ষেপ।: মডেল কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ

শীর্ষ স্তরের মেট্রিকের চেয়ে বেশি বোঝা।

• ব্যবহারকারীরা কেবল তাদের প্রশ্নের জন্য মডেল পারফরম্যান্স অনুভব করেন
• ডেটার টুকরোগুলিতে দুর্বল পারফরম্যান্স শীর্ষ স্তরের মেট্রিক দ্বারা গোপন করা যেতে পারে
• মডেল ন্যায্যতা গুরুত্বপূর্ণ
• প্রায়শই ব্যবহারকারী বা ডেটাগুলির কী সাবসেটগুলি খুব গুরুত্বপূর্ণ, এবং এটি ছোটও হতে পারে
  • সমালোচনামূলক তবে অস্বাভাবিক পরিস্থিতিতে পারফরম্যান্স
  • প্রভাবশালী হিসাবে গুরুত্বপূর্ণ শ্রোতাদের জন্য পারফরম্যান্স
• আপনি যদি বর্তমানে উত্পাদিত এমন কোনও মডেল প্রতিস্থাপন করছেন তবে প্রথমে নিশ্চিত হয়ে নিন যে নতুনটি আরও ভাল
• মডেলটি ঠিক থাকলে মূল্যায়নকারী পুশার উপাদানটিকে বলে tells

উপাদান

• মূল্যায়নকারী প্রশিক্ষণের ফলাফলগুলির গভীর বিশ্লেষণ সম্পাদন করে এবং নিশ্চিত করে যে মডেলটি উত্পাদনের দিকে ধাক্কা দেওয়ার জন্য "যথেষ্ট ভাল"।

সম্পাদক হিসাবে:

• ~ / এয়ারফ্লো / taxi_pipeline.py উভয়ই taxi_pipeline.py Step 6 চিহ্নিত taxi_pipeline.py
• আপনি যে কোডটি আপত্তিহীন করেছেন তার পর্যালোচনা করতে কিছুক্ষণ সময় নিন

একটি ব্রাউজারে:

• এয়ারফ্লোতে DAGs তালিকা পৃষ্ঠাতে ফিরে আসুন
• ট্যাক্সি ড্যাগের জন্য ডানদিকে রিফ্রেশ বোতামটি ক্লিক করুন
  • আপনার দেখতে হবে "ডিএজি [ট্যাক্সি] এখন ডেইজি হিসাবে নতুন"
• ট্রিগার ট্যাক্সি
• পাইপলাইনটি সম্পূর্ণ হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন
  • সব গা dark় সবুজ
  • ডানদিকে রিফ্রেশ ব্যবহার করুন বা পৃষ্ঠা রিফ্রেশ করুন

জুপিটারে ফিরে:

আপনার ব্রাউজারে জুপিটার ট্যাবে ফিরে আসুন।

• স্টেপ 6.ipynb খুলুন
• নোটবুক অনুসরণ করুন

আরও উন্নত উদাহরণ

এখানে উপস্থাপিত উদাহরণটি কেবল আপনাকে শুরু করার জন্যই বোঝানো হয়েছে। আরও উন্নত উদাহরণের জন্য দেখুন টিএফএমএ শিকাগো ট্যাক্সি টিউটোরিয়াল ।

পদক্ষেপ 7: উত্পাদনের জন্য প্রস্তুত

নতুন মডেলটি প্রস্তুত থাকলে এটি তৈরি করুন make

• পুশার স্যাভডমোডেলগুলি সুপরিচিত স্থানে স্থাপন করে

স্থাপনার লক্ষ্যগুলি সুপরিচিত স্থানগুলি থেকে নতুন মডেলগুলি গ্রহণ করে

• টেনসরফ্লো পরিবেশন করা
• টেনসরফ্লো লাইট
• টেনসরফ্লো জেএস
• টেনসরফ্লো হাব

উপাদান

• পুশার একটি পরিবেশনামূলক অবকাঠামোতে মডেলটি নিযুক্ত করে।

সম্পাদক হিসাবে:

• ~ / এয়ারফ্লো / taxi_pipeline.py উভয়ই taxi_pipeline.py Step 7 চিহ্নিত করা হয়েছে
• আপনি যে কোডটি আপত্তিহীন করেছেন তার পর্যালোচনা করতে কিছুক্ষণ সময় নিন

একটি ব্রাউজারে:

• এয়ারফ্লোতে DAGs তালিকা পৃষ্ঠাতে ফিরে আসুন
• ট্যাক্সি ড্যাগের জন্য ডানদিকে রিফ্রেশ বোতামটি ক্লিক করুন
  • আপনার দেখতে হবে "ডিএজি [ট্যাক্সি] এখন ডেইজি হিসাবে নতুন"
• ট্রিগার ট্যাক্সি
• পাইপলাইনটি সম্পূর্ণ হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন
  • সব গা dark় সবুজ
  • ডানদিকে রিফ্রেশ ব্যবহার করুন বা পৃষ্ঠা রিফ্রেশ করুন

পরবর্তী পদক্ষেপ

আপনি এখন আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়েছেন এবং যাচাই করেছেন, এবং SavedModel ~/airflow/saved_models/taxi ডিরেক্টরিতে একটি SavedModel ফাইল রফতানি করেছেন। আপনার মডেল এখন উত্পাদন জন্য প্রস্তুত। আপনি এখন আপনার মডেলটিকে টেনসরফ্লো মোতায়েনের লক্ষ্যে যে কোনও একটিতে স্থাপন করতে পারেন, সহ:

• টেনসরফ্লো সার্ভিং , কোনও সার্ভার বা সার্ভার ফার্মে আপনার মডেলটি পরিবেশন করার জন্য এবং আরএসটি এবং / অথবা জিআরপিসি অনুমানের অনুরোধগুলির প্রক্রিয়াকরণ করার জন্য।
• আপনার মডেলটিকে অ্যান্ড্রয়েড বা আইওএস নেটিভ মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন বা রাস্পবেরি পাই, আইওটি, বা মাইক্রোকন্ট্রোলার অ্যাপ্লিকেশনটিতে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য টেনসরফ্লো লাইট ।
• TensorFlow.js , একটি ওয়েব ব্রাউজার বা Node.js অ্যাপ্লিকেশনে আপনার মডেল চালানোর জন্য।