TensorFlow Extended의 약자인 TFX는 생산 준비가 된 기계 학습 파이프라인을 구축하기 위한 포괄적인 종단 간 플랫폼입니다. 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 기계 학습 시스템의 개발 및 배포를 용이하게 하는 일련의 도구 및 구성 요소를 제공합니다. TFX는 기계 학습 파이프라인을 관리하고 최적화하는 문제를 해결하도록 설계되어 데이터 과학자와 엔지니어가 인프라 및 데이터 관리의 복잡성을 처리하는 대신 모델을 구축하고 반복하는 데 집중할 수 있습니다.
TFX는 머신 러닝 파이프라인을 여러 수평 레이어로 구성하며 각 레이어는 전체 워크플로에서 특정 목적을 수행합니다. 이러한 계층은 함께 작동하여 데이터 및 모델 아티팩트의 원활한 흐름과 파이프라인의 효율적인 실행을 보장합니다. 파이프라인 관리 및 최적화를 위해 TFX의 다양한 계층을 살펴보겠습니다.
1. 데이터 수집 및 검증:
이 계층은 파일, 데이터베이스 또는 스트리밍 시스템과 같은 다양한 소스에서 원시 데이터 수집을 담당합니다. TFX는 TFDV(TensorFlow Data Validation)와 같은 도구를 제공하여 데이터 유효성 검사 및 통계 생성을 수행합니다. TFDV는 이상, 누락된 값 및 데이터 드리프트를 식별하여 입력 데이터의 품질과 일관성을 보장합니다.
2. 데이터 전처리:
이 계층에서 TFX는 TensorFlow Transform(TFT)을 제공하여 데이터 전처리 및 기능 엔지니어링을 수행합니다. TFT를 통해 사용자는 스케일링, 정규화, 원-핫 인코딩 등과 같은 입력 데이터에 대한 변환을 정의할 수 있습니다. 이러한 변환은 학습 및 제공 중에 일관되게 적용되어 데이터 일관성을 보장하고 데이터 왜곡의 위험을 줄입니다.
3. 모델 교육:
TFX는 이 계층에서 TensorFlow의 강력한 교육 기능을 활용합니다. 사용자는 TensorFlow의 고급 API 또는 맞춤형 TensorFlow 코드를 사용하여 기계 학습 모델을 정의하고 훈련할 수 있습니다. TFX는 TFMA(TensorFlow Model Analysis)와 같은 도구를 제공하여 메트릭, 시각화 및 슬라이싱 기술을 사용하여 훈련된 모델을 평가하고 검증합니다. TFMA는 모델의 성능을 평가하고 잠재적인 문제 또는 편향을 식별하는 데 도움이 됩니다.
4. 모델 검증 및 평가:
이 계층은 훈련된 모델의 유효성을 검사하고 평가하는 데 중점을 둡니다. TFX는 TFDV(TensorFlow Data Validation) 및 TFMA(TensorFlow Model Analysis)를 제공하여 포괄적인 모델 검증 및 평가를 수행합니다. TFDV는 데이터 수집 단계에서 정의된 기대치에 대해 입력 데이터의 유효성을 검사하는 데 도움이 되는 반면, TFMA는 사용자가 사전 정의된 메트릭 및 조각에 대해 모델의 성능을 평가할 수 있도록 합니다.
5. 모델 배포:
TFX는 TensorFlow Serving, TensorFlow Lite 및 TensorFlow.js를 비롯한 다양한 환경에서 모델 배포를 지원합니다. TensorFlow Serving을 사용하면 사용자가 모델을 확장 가능하고 효율적인 웹 서비스로 제공할 수 있으며 TensorFlow Lite 및 TensorFlow.js는 각각 모바일 및 웹 플랫폼에 배포할 수 있습니다. TFX는 훈련된 모델을 쉽게 패키징하고 배포할 수 있는 도구와 유틸리티를 제공합니다.
6. 오케스트레이션 및 워크플로 관리:
TFX는 Apache Airflow 및 Kubeflow Pipelines와 같은 워크플로 관리 시스템과 통합되어 전체 기계 학습 파이프라인을 조율하고 관리합니다. 이러한 시스템은 스케줄링, 모니터링 및 오류 처리 기능을 제공하여 안정적인 파이프라인 실행을 보장합니다.
파이프라인을 이러한 수평 계층으로 구성함으로써 TFX는 데이터 과학자와 엔지니어가 기계 학습 시스템을 효율적으로 개발하고 최적화할 수 있도록 합니다. 데이터 수집, 사전 처리, 모델 교육, 검증, 평가 및 배포의 복잡성을 관리하기 위한 체계적이고 확장 가능한 접근 방식을 제공합니다. TFX를 사용하면 사용자는 고품질 모델을 구축하고 조직에 가치를 제공하는 데 집중할 수 있습니다.
파이프라인 관리 및 최적화를 위한 TFX에는 데이터 수집 및 유효성 검사, 데이터 사전 처리, 모델 교육, 모델 유효성 검사 및 평가, 모델 배포, 오케스트레이션 및 워크플로 관리를 위한 수평 계층이 포함됩니다. 이러한 계층은 함께 작동하여 기계 학습 파이프라인의 개발 및 배포를 간소화하여 데이터 과학자와 엔지니어가 확장 가능하고 안정적인 기계 학습 시스템을 구축할 수 있도록 합니다.
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