TensorFlow Extended (TFX) ایک طاقتور اوپن سورس پلیٹ فارم ہے جو پیداواری ماحول میں مشین لرننگ (ML) ماڈلز کی ترقی اور تعیناتی میں سہولت فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ ٹولز اور لائبریریوں کا ایک جامع سیٹ فراہم کرتا ہے جو اینڈ ٹو اینڈ ایم ایل پائپ لائنوں کی تعمیر کو قابل بناتا ہے۔ یہ پائپ لائنز کئی الگ الگ مراحل پر مشتمل ہیں، ہر ایک ایک خاص مقصد کی تکمیل کرتی ہے اور ML ورک فلو کی مجموعی کامیابی میں حصہ ڈالتی ہے۔ اس جواب میں، ہم TFX میں ML پائپ لائن کے مختلف مراحل کو تلاش کریں گے۔
1. ڈیٹا کا اخراج:
ایم ایل پائپ لائن کے پہلے مرحلے میں مختلف ذرائع سے ڈیٹا اکٹھا کرنا اور اسے ایم ایل کاموں کے لیے موزوں فارمیٹ میں تبدیل کرنا شامل ہے۔ TFX ExampleGen جیسے اجزاء فراہم کرتا ہے، جو CSV فائلوں یا ڈیٹا بیس جیسے مختلف ذرائع سے ڈیٹا پڑھتا ہے، اور اسے TensorFlow کی مثال کی شکل میں تبدیل کرتا ہے۔ یہ مرحلہ بعد کے مراحل کے لیے درکار ڈیٹا کو نکالنے، توثیق کرنے اور پری پروسیسنگ کی اجازت دیتا ہے۔
2. ڈیٹا کی توثیق:
ایک بار جب ڈیٹا کھا جاتا ہے، اگلے مرحلے میں ڈیٹا کی توثیق ہوتی ہے تاکہ اس کے معیار اور مستقل مزاجی کو یقینی بنایا جا سکے۔ TFX StatisticsGen جزو فراہم کرتا ہے، جو اعداد و شمار کے خلاصے کے اعدادوشمار کی گنتی کرتا ہے، اور SchemaGen جزو، جو اعداد و شمار کی بنیاد پر ایک سکیما کا اندازہ لگاتا ہے۔ یہ اجزاء ڈیٹا میں بے ضابطگیوں، گمشدہ اقدار اور عدم مطابقت کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتے ہیں، ڈیٹا انجینئرز اور ایم ایل پریکٹیشنرز کو مناسب اقدامات کرنے کے قابل بناتے ہیں۔
3. ڈیٹا کی تبدیلی:
ڈیٹا کی توثیق کے بعد، ایم ایل پائپ لائن ڈیٹا کی تبدیلی کے مرحلے کی طرف بڑھ جاتی ہے۔ TFX ٹرانسفارم جزو پیش کرتا ہے، جو ڈیٹا پر فیچر انجینئرنگ تکنیک، جیسے نارملائزیشن، ون ہاٹ انکوڈنگ، اور فیچر کراسنگ کا اطلاق کرتا ہے۔ یہ مرحلہ ماڈل ٹریننگ کے لیے ڈیٹا کی تیاری میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے، کیونکہ یہ ماڈل کی کارکردگی اور عمومی صلاحیتوں کو بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے۔
4. ماڈل ٹریننگ:
ماڈل ٹریننگ کے مرحلے میں تبدیل شدہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ایم ایل ماڈلز کی تربیت شامل ہے۔ TFX ٹرینر کا جزو فراہم کرتا ہے، جو TensorFlow کی طاقتور تربیتی صلاحیتوں سے فائدہ اٹھاتا ہے تاکہ تقسیم شدہ نظاموں یا GPUs پر ماڈلز کو تربیت دی جا سکے۔ یہ جزو تربیتی پیرامیٹرز، ماڈل آرکیٹیکچرز، اور آپٹیمائزیشن الگورتھم کو حسب ضرورت بنانے کی اجازت دیتا ہے، جس سے ایم ایل پریکٹیشنرز اپنے ماڈلز پر مؤثر طریقے سے تجربہ کرنے اور اعادہ کرنے کے قابل بناتے ہیں۔
5. ماڈل کی تشخیص:
ایک بار جب ماڈلز کو تربیت دی جاتی ہے، اگلا مرحلہ ماڈل کی تشخیص ہے۔ TFX ایویلیویٹر جزو فراہم کرتا ہے، جو درستگی، درستگی، یادداشت، اور F1 سکور جیسے تشخیصی میٹرکس کا استعمال کرتے ہوئے تربیت یافتہ ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لیتا ہے۔ یہ مرحلہ ماڈلز کے ساتھ ممکنہ مسائل کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتا ہے اور ان دیکھے ڈیٹا پر ان کے رویے کی بصیرت فراہم کرتا ہے۔
6. ماڈل کی توثیق:
ماڈل کی تشخیص کے بعد، ایم ایل پائپ لائن ماڈل کی توثیق کی طرف بڑھ جاتی ہے۔ TFX ModelValidator جزو پیش کرتا ہے، جو تربیت یافتہ ماڈلز کو پہلے سے قیاس کردہ اسکیما کے خلاف درست کرتا ہے۔ یہ مرحلہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ماڈلز ڈیٹا کے متوقع فارمیٹ پر عمل پیرا ہوں اور ڈیٹا ڈرفٹ یا اسکیما ارتقاء جیسے مسائل کا پتہ لگانے میں مدد کرتا ہے۔
7. ماڈل کی تعیناتی:
ایم ایل پائپ لائن کے آخری مرحلے میں تربیت یافتہ ماڈلز کو پیداواری ماحول میں تعینات کرنا شامل ہے۔ TFX Pusher جزو فراہم کرتا ہے، جو تربیت یافتہ ماڈلز اور متعلقہ نمونے کو سرونگ سسٹم، جیسے TensorFlow Serving یا TensorFlow Lite میں برآمد کرتا ہے۔ یہ مرحلہ ایم ایل ماڈلز کو ایپلی کیشنز میں انضمام کے قابل بناتا ہے، جس سے وہ نئے ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کر سکتے ہیں۔
TFX میں ML پائپ لائن کئی مرحلوں پر مشتمل ہے، بشمول ڈیٹا انضمام، ڈیٹا کی توثیق، ڈیٹا کی تبدیلی، ماڈل ٹریننگ، ماڈل کی تشخیص، ماڈل کی توثیق، اور ماڈل کی تعیناتی۔ ہر مرحلہ ML ورک فلو کی مجموعی کامیابی میں ڈیٹا کے معیار کو یقینی بنا کر، فیچر انجینئرنگ کو فعال کر کے، درست ماڈلز کی تربیت، ان کی کارکردگی کا جائزہ لے کر، اور انہیں پیداواری ماحول میں تعینات کرتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول:
- ویکٹر کے بطور الفاظ کی نمائندگی کے پلاٹ کے لیے خود بخود مناسب محور تفویض کرنے کے لیے کوئی سرایت کرنے والی پرت کا استعمال کیسے کر سکتا ہے؟
- CNN میں زیادہ سے زیادہ پولنگ کا مقصد کیا ہے؟
- تصویر کی شناخت کے لیے کنوولوشنل نیورل نیٹ ورک (CNN) میں فیچر نکالنے کا عمل کیسے لاگو ہوتا ہے؟
- کیا TensorFlow.js میں چلنے والے مشین لرننگ ماڈلز کے لیے غیر مطابقت پذیر لرننگ فنکشن استعمال کرنا ضروری ہے؟
- TensorFlow Keras Tokenizer API زیادہ سے زیادہ الفاظ کا پیرامیٹر کیا ہے؟
- کیا TensorFlow Keras Tokenizer API کو اکثر الفاظ تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- TOCO کیا ہے؟
- مشین لرننگ ماڈل میں کئی عہدوں اور ماڈل کو چلانے سے پیشین گوئی کی درستگی کے درمیان کیا تعلق ہے؟
- کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API قدرتی گراف ڈیٹا پر مبنی ایک بڑھا ہوا تربیتی ڈیٹاسیٹ تیار کرتا ہے؟
- نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API کیا ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals میں دیکھیں