） 创建和维护一个生成和部署机器学习模型的平台需要在多个组成部分中细致协调，包括一个基于训练数据生成模型的学习器，用于分析和验证数据及模型的模块，以及用于为模型提供服务的设施。...您优化过的所有机器学习模型都需要接受训练，验证和服务。 你需要一个机器学习平台。 这就是今天文章的主题，它介绍了Google TFX中的机器学习平台。 我为什么需要一个机器学习平台？...数据需要转换和验证，模型验证需要与数据验证相结合，防止不良（尚未验证的）模型进入生产。你还需要一个可扩展的服务基础架构。 机器学习平台（TFX）的关键组成部分如下图所示： ?...当使用热启动训练新版本的网络时，对应于热启动特征的参数从先前训练的模型版本中初始化，并且从那里开始微调。 评估和验证 TFX包含了一个模型评估和验证组件，旨在确保模型在向用户提供服务之前是“好”的。...对于大多数模型，使用常见的TensorFlow数据格式，但对于数据密集型（对CPU CPU密集型）网络，如线性模型，专门的协议缓冲区解析器是用惰性解析构建的。
hl=zh-cn 2）TensorFlow hub 如果你想在小型数据集上训练你的模型，或者提高泛化能力，你会需要使用迁移学习。...TF Hub 的地址是：tensorflow.org/hub/ 3）TFX 数据验证 如何自动确保用于重新训练模型的数据与最初用于训练模型的数据具有相同的格式、源、命名约定等。...hl=zh-cn 5）TFX 模型分析 我最喜欢用 TensorFlow 模型分析功能去检查模型的输入数据或者模型推理过程中可能发生在某一小部分数据上的问题。...我可以用它来仔细检查数据，以确保所有类别的数据都没有受到负面影响 网址是：https://www.tensorflow.org/tfx/model_analysis/?...18）Probability 库 深度学习是很好的，但是，作为一个数据科学家，你可能想告诉你的模型一些特定领域的知识：蒙特卡洛，变分推理，贝叶斯技术，矢量量化自动编码器等等。
在成熟的数据处理过程中，数据工程师应该优化连续的数据获取和转换，以不断地向组织内的不同数据分析实体提供最新的数据，这些实体期待发现数据驱动的见解和更好的决策 2、数据验证: 在这个组件中，我们的重点是验证输入到管道的数据...此外，该组件准备可能在训练组件中需要的特征元数据(例如，这包括特征规范化训练步骤中需要的元参数，分类变量编码所需的字典，等等)。这些称为转换工件;它们帮助构建模型输入。...CI / CD管道自动化 到目前为止，我们只讨论了如何自动化ML管道的持续执行，以基于新数据的可用性或模型衰减来捕捉新出现的模式等触发器来重新训练新模型。...TFX使我们能够专注于优化ML管道，同时减少对每次重复的样板代码的关注。像数据验证和模型分析这样的组件可以很容易地完成，而不需要开发自定义代码来读取数据并在两次管道执行之间检测异常。...使用TFX，只需要很少几行代码就可以完成，从而节省了大量开发管道组件的时间。数据验证和模型分析组件中的截图来自TFX。
然而，在大多数情况下，构建模型只占生产ML系统工作的5-10% ! 还有很多其他组件需要考虑——数据接收、数据预处理、模型培训、模型服务和模型监控。 ?...下图显示了如何在谷歌云上选择正确的存储选项： ? 数据验证 需要通过数据验证来减少培训服务的偏差。...模型并行性——模型并行性不同于数据并行性，因为这里我们将模型图分布在不同的worker上。这是非常大的模型所需要的。Mesh TensorFlow和GPipe是一些可以用于模型并行化的库。...TensorFlow Extended (TFX)——TFX是是用于部署生产ML管道的端到端平台。TensorFlow服务和Kubernetes可以用来创建一个可扩展的模型服务系统。...TFX还有其他组件，如TFX转换和TFX数据验证。TFX使用气流作为任务的有向非循环图(DAGs)来创建工作流。TFX使用Apache Beam运行批处理和流数据处理任务。
TFX基于最近发表的一篇研究论文，该论文提出了一种用于简化 TensorFlow 程序操作的架构。...TFX 包括 TensorFlow 架构的几个关键组件，例如用于基于训练数据生成模型的学习器、用于分析和验证数据和模型的模块，以及用于在生产中提供模型的基础设施。...图片来源：SIGKDD TFX 背后的想法以称为 TensorFlow Extended（也称为 TFX ）的自动化管道的形式整合到 TensorFlow 框架中。...从概念上讲，TensorFlow Extended 是一组组件，可自动执行机器学习管道的端到端生命周期。该架构如下图所示，包括机器学习管道各个方面的组件，从数据摄取到模型服务。...TonY：TensorFlow on YARN (TonY) 是一个在 Apache Hadoop 上原生运行 TensorFlow 的框架。
今天我们推出了TensorFlow数据验证(TensorFlow Data Validation, TFDV)，这是一个可帮助开发人员理解、验证和监控大规模机器学习数据的开源库。...图1：TensorFlow数据验证用于TFX中的数据分析和验证 Notebook中的TensorFlow数据验证 译注：这里的Notebook指的是Jupyter Notebook，一种基于网页的交互式计算环境...我们将在下面解释模式如何在TFDV中驱动数据验证。此外，该模式格式还用作TFX生态系统中其他组件的接口，例如， 它可以在TensorFlow Transform中自动解析数据。...此外，对于TensorFlow Transform的用户，可以使用推断的模式解析预处理函数中的数据。 验证持续到达的数据 在数据连续到达的情况下，需要根据模式中编码的期望来验证新数据。...用户通过组合模块化Python函数来定义管线，然后tf.Transform随Apache Beam(一个用于大规模，高效，分布式数据处理的框架)执行。 TFT需要指定模式以将数据解析为张量。
虽然TensorFlow提供了一个核心算法计算框架，但是在生产系统内其实我们还需要一整套的平台，做很多和系统和流程相关的工作。...TFX数据模块主要分为4个部分，在数据导入后经常还需要对数据进行转化和清洗，但是在TFX中它将其中一些通用的部分给沉淀到平台内作为通用组件，上图展示的组件分别对应数据导入、数据分析、数据转化、数据验证。...数据验证的简单示例 ? 上图展示的是一个简单示例，假设现在需要预测某个公司的市值，首先就需要拿取到历史数据，在这里是以往所有上市公司的市值以及这些公司所包含的特征。...TFX的服务模块以TensorFlow Serving为基础，实现了一个生产环境级的模型服务解决方案，设计遵循灵活性、可拔插和可配置的特点。...Kubeflow作为一个新兴的项目其实还远未达到TFX这样的级别，目前kubeflow在整个环节中主要聚焦到上图所示的几个模块，分别是分布式训练、模型验证、模型发布后的可扩展运行。
可能会对非空格分隔的语言（如日语或中文）造成伤害 返回 一个 dict 或一个 dict 的列表 每个结果都作为一个带有以下键的字典： score (float) — 与答案相关联的概率。...返回 包含结果的字典或字典列表 每个结果是一个带有以下键的字典： answer（str）— 给定表格的查询答案。如果有聚合器，答案将以AGGREGATOR >开头。...返回 一个字典列表或字典列表 每个结果都作为一个带有以下键的字典。 generated_text (str, 当 return_text=True 时存在) — 生成的文本。...返回 一个 dict 或 dict 列表 每个结果都作为一个带有以下键的字典： sequence (str) — 这是输出的序列。...返回 一个dict或一个dict列表 每个结果都作为一个带有以下键的字典： score (float) — 与答案相关联的概率。
TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现。...所以，如何更有效率地完成模型部署至关重要，尤其是随着微服务业务模型的日益普及，高效的部署有可能决定以AI为核心竞争力的公司的成败问题。...Lightning 以面向对象的方式处理建模过程，定义了一些可重用和可跨项目使用的共享组件。...TensorFlow Extended是 TensorFlow 用于模型部署的端到端平台，用户可以加载、验证、分析和转换数据；训练和评估模型；使用 Serving 或 Lite 部署模型；然后跟踪工件及其依赖项...TensorFlow.js是一个用于机器学习的 JavaScript 库，允许您使用 Node.js 在浏览器和服务器端训练和部署模型。
在 TensorFlow 2.0 中，这些组件将被打包成一个综合性平台，支持从训练到部署的机器学习工作流。让我们用一张简化的概念图来看看 TensorFlow2.0 的新架构，如下所示： ?...使用 tf.keras 构建、训练和验证您的模型，或者使用 Premade Estimators 来验证您的模型。...如果您不想从头开始训练一个模型，您很快就能使用迁移学习来训练一个使用TensorFlowHub 模块的 Keras 或 Estimator 模型。...无论是在服务器、边缘设备还是网络上，使用何种语言或平台，TensorFlow 都可以让您轻松地训练和部署模型。...一旦您训练并保存了模型，就可以直接在应用程序中执行它，或者使用部署库为其提供服务： TensorFlow 服务（https://www.tensorflow.org/tfx/serving/）：允许模型通过
请记住，这不是有关深度学习的文章，所以我希望您了解深度学习的术语及其背后的基本思想。 我们将使用非常著名的数据集IRIS数据集探索深度学习的世界。 让我们直接进入代码以了解发生了什么。...导入和理解数据集 ? 现在，这个iris是一本字典。我们可以使用keys() ? 因此，我们的数据在 数据 键中， 标签在 标签键中，依此类推。...我们可以传入我们想要的任何激活函数，例如 S型 ， 线性 或 tanh，但是通过实验证明 relu 在这类模型中表现最佳。 现在，当我们定义了模型的形状时，下一步就是指定它的 损失， 优化器和 指标。...我们需要在评估方法中传递数据和标签。 ? ? 在这里，我们可以看到我们的模型给出了88％的准确度，这对于过度拟合的模型来说相当不错。 正则化 让我们通过在模型中添加正则化使其更好。...如果您密切注意，我们的所有层和参数都相同，除了我们在每个密集层中添加了2个Dropout和正则化。 我们将使所有其他内容（loss，优化器，epoch等）保持不变。 ? 现在让我们评估模型。 ? ?
标准ML管道至少包括以下组件：验证输入数据，计算输入数据的特征，生成训练/测试数据，训练模型，验证模型，部署模型以及在生产中监视模型。...一些ML生命周期框架（例如TensorFlow Extended（TFX）和MLFlow），都是基于端到端ML管道，这些管道以原始数据开始并以生产模型结束。...TFX和MLFlow都很麻烦，开发人员使用其组件模型（每个阶段都有明确定义的输入和输出）在每个阶段都需要重写代码，这样他们可以截取组件的输入参数，并将它们记录到元数据存储中。...TFX数据验证和AWS Deequ是两种流行的数据验证框架，它们支持扩展传统的基于模式的数据验证（例如，此列包含整数）以及数据验证规则，以检查数值或分类值是否等于预期。...6.1 监控在线模型 将模型部署到模型服务器以供在线应用程序使用时，我们需要监视模型的性能及其输入特征。我们需要确定生产中的输入特征在统计上是否不同于用于训练模型的输入特征。
的编码器和解码器结合使用，代表模型为GLM、T5、BART等 Decoder-Only，仅解码器模型：主要使用transformer的decode部分，多用于生成型的任务，基于前面提供的信息，生成后面的内容...对于 PyTorch，这需要从PreTrainedModel继承；对于 TensorFlow，这需要从TFPreTrainedModel继承。...如果传递了字符串或字符串列表，则此管道将继续每个提示。或者，可以传递“聊天”（以带有“role”和“content”键的字典列表的形式），或传递此类聊天的列表。...generate_kwargs（dict，可选）——传递给模型的生成方法的附加关键字参数（请参阅此处与您的框架相对应的生成方法）。...每个聊天都采用字典列表的形式，其中每个字典包含“role”和“context”键 import os os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com
TensorFlow Serving： TensorFlow Serving 用于在服务器上部署 TensorFlow 模型，无论是在内部还是在云上，并在 TensorFlow Extended（TFX...Lightning 以面向对象的方式处理建模过程，定义了可重用和可跨项目使用的可共享组件。...该平台的功能强大，包括：加载、验证、分析和转换数据；训练和评估模型；使用 Serving 或 Lite 部署模型；跟踪 artifact 及其依赖项。...TensorFlow.js： TensorFlow.js 是一个用于机器学习的 JavaScript 库，允许用户使用 Node.js 在浏览器和服务器端训练和部署模型。...谷歌还提供了数据集搜索以访问更广泛的数据集资源。当然，PyTorch 用户也可以利用这些数据集。
机器学习是一个利用已知数据来训练推理模型的过程，经过训练的模型可以在前所未见的数据上作出有效预测，完成从图像识别、语音到自然语言处理等多种任务。打造领先的机器学习框架的过程正是为了做到这一点。...Google 也发展了算法部署的工具。如今在模型部署时，你可以使用 TensorFlow Extended （TFX）把模型部署到所有位置：从云端到网页服务器、浏览器、嵌入式系统等等。...但与此同时，我们需要修复 bug，处理新的数据，保证模型输出负责任的结果。...TensorFlow Extended （TFX）让模型的持续训练成为了可能：它可以帮助你更深入地理解模型性能，你可以用 TFX 训练多端模型，随时接入 Colab。...TFX 上一个受欢迎的组件是 TensorFlow Serving，它可以帮助把模型部署到服务器上，然后远程调用。
每个注释应为一个字典。一个图像可能没有注释，此时列表应为空。如果注释用于分割，注释应为一个具有以下键的字典： “image_id” (int): 图像 id。...返回 List[Dict] 一个字典列表，每个图像一个字典，每个字典包含两个键： segmentation - 形状为（高度，宽度）的张量，其中每个像素表示segment_id或分割地图的List[List...返回 List[Dict] 一个字典列表，每个图像一个字典，每个字典包含两个键： segmentation — 形状为(height, width)的张量，其中每个像素表示一个segment_id，如果未找到上面...这是一个包含每个解码器层的上述两个键（logits和pred_boxes）的字典列表。...这是一个包含每个解码器层的上述两个键（logits和pred_boxes）的字典列表。
例如: 天体物理学家们正在使用TensorFlow分析来自开普勒任务的大量数据，以发现新的行星。 医学研究人员正在使用含有TensorFlow的ML技术来评估一个人心脏病发作和中风的心血管风险。...模型培训只是机器学习过程的一部分，开发人员需要一个解决方案来构建实际的ML系统。...为此，我们宣布了TensorFlow扩展(TFX)的路线图，同时发布了TensorFlow模型分析(TensorFlow Model Analysis)，这是一个开源库，它结合了TensorFlow和Apache...到目前为止已经发布的TFX的组件(包括TensorFlow模型分析、TensorFlow转换、估计器和TensorFlow服务)都很好地集成在一起，让开发人员准备数据、培训、验证和在生产中部署TensorFlow...JS是JavaScript开发人员的一个新的ML框架。在浏览器中使用TensorFlow进行机器学习。JS打开了令人兴奋的新可能性，包括交互式ML，并支持所有数据都保留在客户端的场景。
对于需要更改训练循环的自定义内容，您应该子类化 Trainer 并覆盖您需要的方法（请参阅 trainer 以获取示例）。...这些包含数据集中模型的输出和匹配标签。它应返回一个将度量名称映射到数值的字典。...为了能够被 TensorFlow Serving 正确加载，保存的模型需要进行版本化，详细信息请参阅官方文档www.tensorflow.org/tfx/serving/serving_basic...此外，它确保适当时将输入键复制到标签中。当使用虚拟损失时，它还会将标签键复制到输入字典中，以确保它们在前向传递期间对模型可用。...此外，它确保适当时将输入键复制到标签中。当使用虚拟损失时，它还会将标签键复制到输入字典中，以确保它们在前向传递期间对模型可用。
第一个是 Tensorflow.js. 的发布。随着 Web 应用程序越来越占主导地位，在浏览器上部署模型的需求大大增加。...借助 Tensorflow.js，你可以使用 Node 在浏览器中运行现有的 python 模型、重新训练现有的模型，并使用 Javascript 完全构建和训练模型（不需要 python）。...Tensorflow 2.x 中的另一个版本是 Tensorflow Lite，一个轻量级库，用于在移动和嵌入式设备上部署模型。这是因为移动和 Web 应用程序是两种最主要的应用程序类型。...TFX 可以应对经典的软件生产挑战，例如可扩展性、可维护性和模块化。此外，它还可以帮助解决机器学习的特定挑战，例如持续在线学习、数据验证，数据管理等。...例如，当创建自定义模型或自定义数据集时，你很可能会创建一个新类，该类继承默认的 PyTorch 库，然后在进行代码调整。
受 COVID-19 的影响，今年的 TensorFlow 开发者大会于2020年3月12日（北京时间）凌晨以线上直播的方式与全球开发者见面。...主要的动机是由于现在的模型越来越复杂、越来越大，而研究也需要更有创新性的运算、核和建模等。因此TensorFlow构建了TFRT这个新的运行时来满足不断增大的性能需求和对于模块化、可扩展性的要求。...TFRT的几个设计上的亮点包括： 异步、低消耗的方式分发运算和图：TFRT构建了一个不依赖锁的并行图执行器，因此同步所需的额外开销很小。...eager模式和图执行模式采用统一的构建组件，包括内存分配器、形状函数和核等。 ? TFX：TensorFlow Extended TFX是一个端到端平台，用于部署生产型机器学习流水线。 ?...公平 机器学习模型的偏见问题一直是模型训练中的一个难题。在机器学习模型的构建流程中，从问题定义、数据准备一直到模型训练、部署，每个阶段都不可避免地会引入人类的偏见。
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