TFX 代表 TensorFlow Extended,是一個全面的端到端平台,用於構建生產就緒的機器學習管道。 它提供了一組工具和組件,可促進可擴展且可靠的機器學習系統的開發和部署。 TFX 旨在解決管理和優化機器學習管道的挑戰,使數據科學家和工程師能夠專注於模型的構建和迭代,而不是處理基礎設施和數據管理的複雜性。
TFX 將機器學習管道組織為多個水平層,每個層在整個工作流程中都有特定的用途。 這些層協同工作,確保數據和模型工件的順利流動以及管道的高效執行。 讓我們探索 TFX 中用於管道管理和優化的不同層:
1. 數據攝取和驗證:
該層負責從各種來源(例如文件、數據庫或流系統)獲取原始數據。 TFX 提供 TensorFlow 數據驗證 (TFDV) 等工具來執行數據驗證和統計生成。 TFDV 有助於識別異常、缺失值和數據漂移,確保輸入數據的質量和一致性。
2.數據預處理:
在這一層中,TFX 提供 TensorFlow Transform (TFT) 來執行數據預處理和特徵工程。 TFT 允許用戶定義輸入數據的轉換,例如縮放、標準化、one-hot 編碼等。 這些轉換在訓練和服務期間一致應用,確保數據一致性並降低數據傾斜的風險。
3.模型訓練:
TFX 在這一層利用了 TensorFlow 強大的訓練能力。 用戶可以使用 TensorFlow 的高級 API 或自定義 TensorFlow 代碼定義和訓練他們的機器學習模型。 TFX 提供 TensorFlow 模型分析 (TFMA) 等工具,使用指標、可視化和切片技術來評估和驗證經過訓練的模型。 TFMA 有助於評估模型的性能並識別潛在的問題或偏差。
4.模型驗證與評估:
該層側重於驗證和評估經過訓練的模型。 TFX 提供 TensorFlow 數據驗證 (TFDV) 和 TensorFlow 模型分析 (TFMA) 來執行全面的模型驗證和評估。 TFDV 有助於根據數據攝取階段定義的期望來驗證輸入數據,而 TFMA 使用戶能夠根據預定義的指標和切片來評估模型的性能。
5.模型部署:
TFX 支持各種環境中的模型部署,包括 TensorFlow Serving、TensorFlow Lite 和 TensorFlow.js。 TensorFlow Serving 允許用戶將其模型作為可擴展且高效的 Web 服務提供服務,而 TensorFlow Lite 和 TensorFlow.js 則分別支持在移動和 Web 平台上進行部署。 TFX 提供工具和實用程序來輕鬆打包和部署經過訓練的模型。
6. 編排和工作流程管理:
TFX 與 Apache Airflow 和 Kubeflow Pipelines 等工作流管理系統集成,以編排和管理整個機器學習管道。 這些系統提供調度、監控和錯誤處理的能力,確保管道的可靠執行。
通過將管道組織成這些水平層,TFX 使數據科學家和工程師能夠有效地開發和優化機器學習系統。 它提供了一種結構化且可擴展的方法來管理數據攝取、預處理、模型訓練、驗證、評估和部署的複雜性。 借助 TFX,用戶可以專注於構建高質量模型並為其組織創造價值。
用於管道管理和優化的 TFX 包括用於數據攝取和驗證、數據預處理、模型訓練、模型驗證和評估、模型部署以及編排和工作流管理的水平層。 這些層協同工作以簡化機器學習管道的開發和部署,使數據科學家和工程師能夠構建可擴展且可靠的機器學習系統。
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