TensorFlow ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (TFMA) ਅਤੇ TFX ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ "ਕੀ-ਜੇ" ਟੂਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਬਾਰੇ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?
TensorFlow ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (TFMA) ਅਤੇ TensorFlow Extended (TFX) ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ "ਕੀ-ਜੇ" ਟੂਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਬਾਰੇ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਧਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਮੂਹ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਲੀਵਰ ਕਰ ਕੇ
TFX ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਭਾਗ ਅਤੇ ਸਾਧਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ?
TFX, ਜਾਂ TensorFlow Extended, ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਭਾਗਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਵਾਂਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ TFX ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰੇਗਾ।
ਐਮਐਲ ਇਨਸਾਈਟਸ ਟ੍ਰਾਈਐਂਗਲ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਤਿੰਨ ਸੰਭਾਵੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਕੀ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ML ਇਨਸਾਈਟਸ ਟ੍ਰਾਈਐਂਗਲ ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਸੰਭਾਵੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਫੰਡਾਮੈਂਟਲਜ਼ ਅਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਐਕਸਟੈਂਡਡ (ਟੀਐਫਐਕਸ) ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਸਮਝ ਦੇ ਇੰਟਰਸੈਕਸ਼ਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ, ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਐਕਸਟੈਂਡਡ (ਟੀਐਫਐਕਸ), ਮਾਡਲ ਸਮਝ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਹਕੀਕਤ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
TFX ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
TFX, ਜਾਂ TensorFlow Extended, ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ, ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, TFX ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ
TensorFlow Extended (TFX) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਵਪਾਰਕ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਸਮਝ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ?
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਐਕਸਟੈਂਡਡ (TFX) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮਝ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। TFX ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ
TFX ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲਈ ਤੈਨਾਤੀ ਟੀਚੇ ਕੀ ਹਨ?
TensorFlow ਐਕਸਟੈਂਡਡ (TFX) ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ TFX ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। TFX ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲਈ ਤੈਨਾਤੀ ਟੀਚੇ ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਹਨ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ, ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਐਕਸਟੈਂਡਡ (ਟੀਐਫਐਕਸ), ਵੰਡਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਭਾਗ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
TFX ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣਕਰਤਾ ਭਾਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
TFX ਵਿੱਚ ਇਵੈਲੂਏਟਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਐਕਸਟੈਂਡਡ, ਸਮੁੱਚੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਦੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ, ਮੁਲਾਂਕਣਕਰਤਾ ਭਾਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ, ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਐਕਸਟੈਂਡਡ (ਟੀਐਫਐਕਸ), ਵੰਡਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਭਾਗ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਟ੍ਰੇਨਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੇਵਡ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਕੀ ਹਨ?
TensorFlow Extended (TFX) ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੇਨਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਟ੍ਰੇਨਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਸੇਵਡ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲੜੀਬੱਧ ਫਾਰਮੈਟ ਹੈ। ਇਹ SavedModels ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਟ੍ਰੇਨਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਉੱਥੇ
ਟਰਾਂਸਫਾਰਮ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸਰਵਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਟਰਾਂਸਫਾਰਮ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸਰਵਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ TensorFlow ਐਕਸਟੈਂਡਡ (TFX) ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਅੰਗ ਹੈ, ਜੋ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਫੀਚਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹਨ
TFX ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਬੈਚ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰੀਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਭਾਵਪੂਰਤ API ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਤਰਿਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬੈਕਐਂਡਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਕ, ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ, ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਫਲੋ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।