Tensorflow estesa (TFX) è una piattaforma end-to-end per la distribuzione di produzione ML condutture
Quando si è pronti a spostare i modelli dalla ricerca alla produzione, l'uso TFX per creare e gestire una pipeline di produzione.
Come funziona
Quando si è pronti ad andare oltre la formazione di un unico modello, o pronti a mettere il vostro modello di stupefacente al lavoro e spostarlo alla produzione, TFX è lì per aiutare a costruire una completa pipeline di ML.
Un TFX pipeline è una sequenza di componenti che implementano un oleodotto ML che è specificamente progettato per la macchina scalabile, ad alte prestazioni di apprendimento compiti. Che include modellazione, la formazione, che serve l'inferenza, e la gestione delle implementazioni di linea, mobili native, e gli obiettivi JavaScript. Per ulteriori informazioni, leggere la nostra TFX Guida per l'utente .
I componenti della pipeline sono costruiti utilizzando le librerie TFX che possono anche essere utilizzati singolarmente. Ecco una panoramica di queste librerie sottostanti.
Tensorflow convalida dei dati
Tensorflow Data Validation (TFDV) aiuta gli sviluppatori a capire, convalidare e controllare i loro dati ML su larga scala. TFDV viene utilizzato per analizzare e convalidare petabyte di dati a Google ogni giorno, ed ha una comprovata esperienza nell'aiutare gli utenti TFX mantenere la salute dei loro pipeline ML.
tensorflow Transform
Quando si applica l'apprendimento automatico di set di dati del mondo reale, un grande sforzo è necessario per i dati pre-elaborazione in un formato adatto. Questo include la conversione tra formati, creazione di token e derivanti testo e formando vocabolari, ed eseguendo una serie di operazioni numeriche quali la normalizzazione. Si può fare tutto con tf.Transform.
Tensorflow Modello di analisi
Tensorflow modello di analisi (TFMA) consente agli sviluppatori di calcolare e metriche di valutazione visualizza i per i loro modelli. Prima di distribuire qualsiasi modello di apprendimento automatico (ML), gli sviluppatori hanno bisogno di ML per valutare le prestazioni del modello per garantire che soddisfi le soglie e si comporta specifiche di qualità come previsto per tutte le sezioni rilevanti di dati. Ad esempio, un modello può avere un'AUC accettabile sull'intero insieme di dati Eval, ma underperform su fette specifici. TFMA offre agli sviluppatori gli strumenti per creare una profonda comprensione delle loro prestazioni modello.
tensorflow Serving
Machine Learning (ML) sistemi che servono bisogno di modello di supporto delle versioni (per gli aggiornamenti del modello con opzione di ripristino) e modelli multipli (per la sperimentazione tramite il test A / B), garantendo nel contempo che i modelli concorrenti a raggiungere un throughput elevato su acceleratori hardware (GPU e TPU) con bassa latenza. Tensorflow Serving ha dimostrato la manipolazione decine di milioni di inferenze al secondo a Google prestazioni.
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