TensorFlow Extended (TFX) adalah platform sumber terbuka andal yang dikembangkan oleh Google untuk menerapkan dan mengelola model pembelajaran mesin di lingkungan produksi. Ini menyediakan seperangkat alat dan pustaka lengkap yang membantu merampingkan alur kerja pembelajaran mesin, dari penyerapan data dan prapemrosesan hingga pelatihan dan penyajian model. TFX secara khusus dirancang untuk mengatasi tantangan yang dihadapi saat beralih dari fase pengembangan dan eksperimen ke penerapan dan pemeliharaan model pembelajaran mesin dalam skala besar.
Salah satu komponen utama TFX adalah penyimpanan Metadata. Penyimpanan Metadata adalah repositori terpusat yang menyimpan metadata tentang berbagai artefak dan eksekusi yang terlibat dalam proses pembelajaran mesin. Ini bertindak sebagai katalog informasi, menangkap detail seperti data yang digunakan untuk pelatihan, langkah-langkah preprocessing yang diterapkan, arsitektur model, hyperparameter, dan metrik evaluasi. Metadata ini memberikan wawasan berharga ke seluruh alur pembelajaran mesin dan memungkinkan reproduktifitas, kemampuan audit, dan kolaborasi.
TFX memanfaatkan penyimpanan Metadata untuk mengaktifkan beberapa kemampuan penting untuk memasukkan model pembelajaran mesin ke dalam produksi. Pertama, ini memungkinkan pelacakan versi dan silsilah, memungkinkan pengguna untuk melacak asal-usul model dan memahami data dan transformasi yang berkontribusi pada pembuatannya. Ini sangat penting untuk menjaga transparansi dan memastikan keandalan model dalam produksi.
Kedua, TFX memfasilitasi validasi dan evaluasi model. Penyimpanan Metadata menyimpan metrik evaluasi, yang dapat digunakan untuk memantau performa model dari waktu ke waktu dan membuat keputusan yang tepat tentang pelatihan ulang atau penerapan model. Dengan membandingkan performa berbagai model, organisasi dapat melakukan iterasi dan meningkatkan sistem pembelajaran mesin mereka secara terus menerus.
Selain itu, TFX memungkinkan orkestrasi dan penerapan pipeline otomatis. Dengan TFX, pengguna dapat menentukan dan menjalankan pipeline machine learning end-to-end yang mencakup penyerapan data, prapemrosesan, pelatihan model, dan penayangan. Penyimpanan Metadata membantu mengelola jalur pipa ini dengan melacak status eksekusi dan ketergantungan antara komponen jalur pipa. Hal ini memungkinkan penerapan model yang efisien dan otomatis, mengurangi risiko kesalahan, dan memastikan penerapan yang konsisten dan andal.
TFX juga mendukung penyajian model dan inferensi melalui infrastruktur penyajiannya. Model yang dilatih menggunakan TFX dapat di-deploy ke berbagai platform penayangan, seperti TensorFlow Serving atau TensorFlow Lite, sehingga memudahkan integrasi model ke dalam sistem produksi dan prediksi penayangan dalam skala besar.
TensorFlow Extended (TFX) adalah platform andal yang menyederhanakan proses penerapan dan pengelolaan model pembelajaran mesin dalam produksi. Penyimpanan Metadata-nya menyediakan pembuatan versi, pelacakan silsilah, validasi model, dan kemampuan orkestrasi jalur pipa otomatis. Dengan memanfaatkan TFX, organisasi dapat memastikan keandalan, skalabilitas, dan pemeliharaan sistem pembelajaran mesin mereka.
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