TensorFlow 2.0 ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพนซอร์สยอดนิยม ให้การสนับสนุนที่แข็งแกร่งสำหรับการปรับใช้กับแพลตฟอร์มต่างๆ การสนับสนุนนี้มีความสำคัญต่อการเปิดใช้งานการปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงบนอุปกรณ์ต่างๆ เช่น เดสก์ท็อป เซิร์ฟเวอร์ อุปกรณ์เคลื่อนที่ และแม้แต่ระบบฝังตัว ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจวิธีต่างๆ ที่ TensorFlow 2.0 ช่วยอำนวยความสะดวกในการปรับใช้กับแพลตฟอร์มต่างๆ
หนึ่งในฟีเจอร์หลักของ TensorFlow 2.0 คือความสามารถในการให้บริการโมเดลที่ได้รับการปรับปรุง TensorFlow Serving ซึ่งเป็นระบบการเสิร์ฟเฉพาะสำหรับโมเดล TensorFlow ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับใช้โมเดลของตนในสภาพแวดล้อมการผลิตได้อย่างง่ายดาย มีสถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่นซึ่งรองรับทั้งแบบออนไลน์และการคาดการณ์แบบกลุ่ม ทำให้สามารถอนุมานแบบเรียลไทม์และประมวลผลแบบกลุ่มขนาดใหญ่ได้ TensorFlow Serving ยังรองรับการกำหนดเวอร์ชันของโมเดลและสามารถจัดการหลายโมเดลพร้อมกันได้ ทำให้ง่ายต่อการอัปเดตและจัดการโมเดลในการตั้งค่าการผลิต
สิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งของการสนับสนุนการปรับใช้ของ TensorFlow 2.0 คือความเข้ากันได้กับแพลตฟอร์มและภาษาโปรแกรมต่างๆ TensorFlow 2.0 มี API สำหรับภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษา รวมถึง Python, C++, Java และ Go ทำให้นักพัฒนาจำนวนมากสามารถเข้าถึงได้ การรองรับภาษานี้ช่วยให้สามารถรวมโมเดล TensorFlow เข้ากับระบบซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น และช่วยให้สามารถพัฒนาแอปพลิเคชันเฉพาะแพลตฟอร์มได้
นอกจากนี้ TensorFlow 2.0 ยังรองรับการปรับใช้บนตัวเร่งฮาร์ดแวร์ต่างๆ เช่น GPU และ TPU ตัวเร่งความเร็วเหล่านี้สามารถเร่งกระบวนการฝึกอบรมและการอนุมานได้อย่างมีนัยสำคัญ ทำให้เป็นไปได้ที่จะปรับใช้โมเดลบนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด TensorFlow 2.0 มี API ระดับสูง เช่น tf.distribute.Strategy ที่ช่วยให้ใช้งานตัวเร่งฮาร์ดแวร์ได้ง่ายโดยไม่ต้องมีการปรับเปลี่ยนโค้ดมากมาย
นอกจากนี้ TensorFlow 2.0 ยังแนะนำ TensorFlow Lite ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กพิเศษสำหรับการปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงบนอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ฝังตัว TensorFlow Lite ปรับโมเดลให้เหมาะสมเพื่อการดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพบนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรการคำนวณจำกัด เช่น สมาร์ทโฟนและอุปกรณ์ IoT มีเครื่องมือสำหรับการแปลงแบบจำลอง การวัดปริมาณ และการเพิ่มประสิทธิภาพ ทำให้มั่นใจได้ว่าแบบจำลองสามารถนำไปใช้กับแพลตฟอร์มมือถือที่หลากหลาย
นอกจากนี้ TensorFlow 2.0 ยังรองรับการปรับใช้บนแพลตฟอร์มคลาวด์ เช่น Google Cloud Platform (GCP) และ Amazon Web Services (AWS) TensorFlow Extended (TFX) ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่พร้อมสำหรับการผลิตเพื่อปรับใช้โมเดล TensorFlow ตามขนาด ผสานรวมกับแพลตฟอร์มระบบคลาวด์อย่างราบรื่นและให้การสนับสนุนแบบ end-to-end สำหรับการสร้างและปรับใช้ไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่อง TFX ช่วยให้ผู้ใช้สามารถฝึกโมเดลในลักษณะกระจาย จัดการเวอร์ชันโมเดล และปรับใช้โมเดลกับระบบให้บริการบนคลาวด์ได้อย่างง่ายดาย
TensorFlow 2.0 ให้การสนับสนุนที่ครอบคลุมสำหรับการปรับใช้กับแพลตฟอร์มต่างๆ ความสามารถในการให้บริการโมเดลที่ได้รับการปรับปรุง ความเข้ากันได้กับภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษา การรองรับตัวเร่งฮาร์ดแวร์ และเฟรมเวิร์กเฉพาะอย่างเช่น TensorFlow Lite และ TFX ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย ด้วยการใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติเหล่านี้ นักพัฒนาสามารถปรับใช้โมเดล TensorFlow ของตนบนแพลตฟอร์มต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย ทำให้มีการนำแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้อย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมต่างๆ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- เราจะใช้เลเยอร์การฝังเพื่อกำหนดแกนที่เหมาะสมสำหรับการแสดงคำเป็นเวกเตอร์ได้อย่างไร
- จุดประสงค์ของการรวมสูงสุดใน CNN คืออะไร?
- กระบวนการแยกคุณสมบัติในเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) นำไปใช้กับการจดจำภาพอย่างไร
- จำเป็นต้องใช้ฟังก์ชันการเรียนรู้แบบอะซิงโครนัสสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำงานใน TensorFlow.js หรือไม่
- พารามิเตอร์จำนวนคำสูงสุด TensorFlow Keras Tokenizer API คืออะไร
- TensorFlow Keras Tokenizer API สามารถใช้ค้นหาคำที่ใช้บ่อยที่สุดได้หรือไม่
- โทโค่คืออะไร?
- อะไรคือความสัมพันธ์ระหว่างยุคต่างๆ ในโมเดล Machine Learning และความแม่นยำของการคาดการณ์จากการรันโมเดล
- Pack Neighbors API ใน Neural Structured Learning ของ TensorFlow สร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมแบบเสริมตามข้อมูลกราฟธรรมชาติหรือไม่
- Pack Neighbors API ใน Neural Structured Learning ของ TensorFlow คืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals