TFX, singkatan dari TensorFlow Extended, adalah platform end-to-end komprehensif untuk membangun pipeline machine learning yang siap produksi. Ini menyediakan seperangkat alat dan komponen yang memfasilitasi pengembangan dan penerapan sistem pembelajaran mesin yang dapat diskalakan dan andal. TFX dirancang untuk mengatasi tantangan dalam mengelola dan mengoptimalkan jaringan pembelajaran mesin, memungkinkan para ilmuwan dan insinyur data untuk fokus pada membangun dan mengulangi model daripada berurusan dengan kompleksitas infrastruktur dan manajemen data.
TFX mengatur pipa pembelajaran mesin menjadi beberapa lapisan horizontal, masing-masing melayani tujuan tertentu dalam keseluruhan alur kerja. Lapisan-lapisan ini bekerja sama untuk memastikan aliran data dan artefak model yang lancar, serta eksekusi pipa yang efisien. Mari jelajahi berbagai lapisan di TFX untuk pengelolaan dan pengoptimalan jalur pipa:
1. Penyerapan dan Validasi Data:
Lapisan ini bertanggung jawab untuk menelan data mentah dari berbagai sumber, seperti file, database, atau sistem streaming. TFX menyediakan alat seperti TensorFlow Data Validation (TFDV) untuk melakukan validasi data dan pembuatan statistik. TFDV membantu mengidentifikasi anomali, nilai yang hilang, dan penyimpangan data, memastikan kualitas dan konsistensi data masukan.
2. Pemrosesan Awal Data:
Di lapisan ini, TFX menawarkan TensorFlow Transform (TFT) untuk melakukan pemrosesan awal data dan rekayasa fitur. TFT memungkinkan pengguna untuk menentukan transformasi pada input data, seperti penskalaan, normalisasi, penyandian satu-panas, dan banyak lagi. Transformasi ini diterapkan secara konsisten selama pelatihan dan penyajian, memastikan konsistensi data dan mengurangi risiko kemiringan data.
3. Model Pelatihan:
TFX memanfaatkan kemampuan pelatihan TensorFlow yang kuat di lapisan ini. Pengguna dapat menentukan dan melatih model pembelajaran mesin mereka menggunakan API tingkat tinggi TensorFlow atau kode TensorFlow khusus. TFX menyediakan fitur seperti TensorFlow Model Analysis (TFMA) untuk mengevaluasi dan memvalidasi model yang dilatih menggunakan metrik, visualisasi, dan teknik pemotongan. TFMA membantu menilai kinerja model dan mengidentifikasi potensi masalah atau bias.
4. Validasi dan Evaluasi Model:
Lapisan ini berfokus pada memvalidasi dan mengevaluasi model yang dilatih. TFX menyediakan TensorFlow Data Validation (TFDV) dan TensorFlow Model Analysis (TFMA) untuk melakukan validasi dan evaluasi model yang komprehensif. TFDV membantu memvalidasi data input terhadap ekspektasi yang ditentukan selama fase penyerapan data, sementara TFMA memungkinkan pengguna untuk mengevaluasi performa model terhadap metrik dan irisan yang telah ditentukan sebelumnya.
5. Penerapan Model:
TFX mendukung penerapan model di berbagai lingkungan, termasuk TensorFlow Serving, TensorFlow Lite, dan TensorFlow.js. TensorFlow Serving memungkinkan pengguna menyajikan model mereka sebagai layanan web yang dapat diskalakan dan efisien, sementara TensorFlow Lite dan TensorFlow.js masing-masing mengaktifkan penerapan pada platform seluler dan web. TFX menyediakan alat dan utilitas untuk mengemas dan menyebarkan model terlatih dengan mudah.
6. Manajemen Orkestrasi dan Alur Kerja:
TFX terintegrasi dengan sistem manajemen alur kerja, seperti Apache Airflow dan Kubeflow Pipelines, untuk mengatur dan mengelola seluruh alur pembelajaran mesin. Sistem ini memberikan kemampuan untuk penjadwalan, pemantauan, dan penanganan kesalahan, memastikan eksekusi pipa yang andal.
Dengan mengatur pipeline ke dalam lapisan horizontal ini, TFX memungkinkan ilmuwan dan insinyur data untuk mengembangkan dan mengoptimalkan sistem pembelajaran mesin secara efisien. Ini memberikan pendekatan terstruktur dan terukur untuk mengelola kompleksitas penyerapan data, prapemrosesan, pelatihan model, validasi, evaluasi, dan penerapan. Dengan TFX, pengguna dapat fokus membangun model berkualitas tinggi dan memberikan nilai bagi organisasi mereka.
TFX untuk pengelolaan dan pengoptimalan jalur pipa mencakup lapisan horizontal untuk penyerapan dan validasi data, prapemrosesan data, pelatihan model, validasi dan evaluasi model, penerapan model, serta manajemen orkestrasi dan alur kerja. Lapisan-lapisan ini bekerja sama untuk merampingkan pengembangan dan penerapan saluran pembelajaran mesin, memungkinkan para ilmuwan dan insinyur data untuk membangun sistem pembelajaran mesin yang dapat diskalakan dan andal.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Dasar-dasar TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Bagaimana cara menggunakan lapisan penyematan untuk secara otomatis menetapkan sumbu yang tepat untuk plot representasi kata sebagai vektor?
- Apa tujuan pengumpulan maksimal di CNN?
- Bagaimana proses ekstraksi fitur dalam jaringan saraf konvolusional (CNN) diterapkan pada pengenalan gambar?
- Apakah fungsi pembelajaran asinkron perlu digunakan untuk model pembelajaran mesin yang berjalan di TensorFlow.js?
- Berapa parameter jumlah kata maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bisakah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk menemukan kata yang paling sering digunakan?
- Apa itu TOCO?
- Apa hubungan antara jumlah epoch dalam model pembelajaran mesin dan keakuratan prediksi dari menjalankan model?
- Apakah API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow menghasilkan kumpulan data pelatihan tambahan berdasarkan data grafik alami?
- Apa yang dimaksud dengan API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals