Att skapa och underhålla en plattform för att på ett tillförlitligt sätt producera och distribuera maskininlärningsmodeller kräver noggrann orkestrering av många komponenter-en inlärare för att generera modeller baserade på träningsdata, moduler för analys och validering av både data och modeller, och slutligen infrastruktur för servering av modeller i produktionen. Detta blir särskilt utmanande när data förändras över tid och nya modeller måste produceras kontinuerligt. Tyvärr, sådan orkestrering görs ofta ad hoc med limkod och anpassade skript som utvecklats av enskilda team för specifika användningsfall, vilket leder till dubblerade ansträngningar och bräckliga system med höga tekniska skulder. Vi presenterar TensorFlow Extended (TFX), en TensorFlow-baserad maskininlärningsplattform som implementeras på Google. Genom att integrera de ovannämnda komponenterna i en plattform kunde vi standardisera komponenterna, förenkla plattformens konfiguration och minska tiden till produktion från månad till vecka, samtidigt som vi gav plattformsstabilitet som minimerar störningar. Vi presenterar fallstudien av en installation av TFX i Google Play app store, där modellerna för maskininlärning uppdateras kontinuerligt när nya data anländer. Deploying TFX ledde till minskad anpassad kod, snabbare experimentcykler, och en 2% ökning av app-installationer till följd av förbättrad data och modellanalys.
För det andra tillhandahåller TensorFlow Extended (TFX) REF en plattform av komponenter för dataintag, validering, transformation, samt modellutbildning, validering och servering.
TFX: A TensorFlow-Based Production-Scale Machine Learning Platform
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}