TensorFlow ਐਕਸਟੈਂਡਡ (TFX) ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ (ML) ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ML ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਪੜਾਅ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ML ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ TFX ਵਿੱਚ ML ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ।
1. ਡਾਟਾ ਇੰਜੈਸ਼ਨ:
ML ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ML ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। TFX ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ExampleGen, ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ CSV ਫਾਈਲਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ TensorFlow ਦੇ ਉਦਾਹਰਨ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੜਾਅ ਅਗਲੇ ਪੜਾਵਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੱਢਣ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
2. ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ:
ਇੱਕ ਵਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। TFX StatisticsGen ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ SchemaGen ਕੰਪੋਨੈਂਟ, ਜੋ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਕੀਮਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਭਾਗ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਗਾੜਾਂ, ਗੁੰਮਸ਼ੁਦਾ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਐਮਐਲ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਉਚਿਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
3. ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ:
ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ML ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਡਾਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਹੈ। TFX ਟਰਾਂਸਫਾਰਮ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਧਾਰਨਕਰਨ, ਇੱਕ-ਹੌਟ ਏਨਕੋਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕ੍ਰਾਸਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਪੜਾਅ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਆਮਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
4. ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ:
ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ML ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। TFX ਟ੍ਰੇਨਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਜਾਂ GPUs 'ਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ TensorFlow ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਪਦੰਡਾਂ, ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਅਤੇ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ML ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
5. ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ:
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਗਲਾ ਪੜਾਅ ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। TFX ਮੁਲਾਂਕਣਕਰਤਾ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਰੀਕਾਲ, ਅਤੇ F1 ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੜਾਅ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
6. ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ:
ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ML ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵੱਲ ਵਧਦੀ ਹੈ। TFX ਮਾਡਲ ਵੈਲੀਡੇਟਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸਕੀਮਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੜਾਅ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਜਾਂ ਸਕੀਮਾ ਵਿਕਾਸ ਵਰਗੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
7. ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ:
ML ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਅੰਤਮ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। TFX ਪੁਸ਼ਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਰਵਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ TensorFlow Serving ਜਾਂ TensorFlow Lite। ਇਹ ਪੜਾਅ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
TFX ਵਿੱਚ ML ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਪੜਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਗ੍ਰਹਿਣ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ, ਸਹੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕਰਕੇ ML ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ:
- ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੇ ਪਲਾਟ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API ਅਧਿਕਤਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow Keras Tokenizer API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TOCO ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਯੁੱਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੈ?
- ਕੀ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੀ ਹੈ?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ