Tìm hiểu về TensorFlow Extended (TFX) và Apache Beam

Bài viết dưới đây sẽ giới thiệu toàn diện về hai công cụ machine learning mạnh mẽ TensorFlow Extended (TFX) và Apache Beam, khám phá các tính năng, lợi ích và trường hợp sử dụng chính của chúng.

• Tầm quan trọng của đường ống dữ liệu AI trong học máy
• Tìm hiểu về vai trò của Học máy trong dự đoán địa điểm khảo cổ
• Vai trò của Kỹ thuật tính năng AI trong các ứng dụng học máy
• Ứng dụng học máy trong việc tìm kiếm sự sống ngoài Trái Đất
• Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về hệ thống thông tin AI

Bài viết dưới đây sẽ giới thiệu toàn diện về TensorFlow Extended (TFX) và Apache Beam, khám phá các tính năng, lợi ích và trường hợp sử dụng chính của chúng.

TensorFlow Extended (TFX) và Apache Beam là gì?

TensorFlow Extended (TFX) và Apache Beam là hai công cụ mạnh mẽ đang tạo nên làn sóng trong thế giới xử lý dữ liệu và máy học (machine learning). Cả hai công nghệ này đều được thiết kế để giải quyết những thách thức đặc biệt phát sinh khi làm việc với dữ liệu quy mô lớn và chúng đã nhanh chóng trở thành công cụ không thể thiếu đối với các nhà phát triển cũng như nhà khoa học dữ liệu.

TensorFlow Extended (TFX) là một nền tảng đầu cuối để triển khai các quy trình máy học (ML) sản xuất. Do Google phát triển, TFX được thiết kế để giúp các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML quản lý toàn bộ vòng đời của mô hình ML, từ nhập và xác thực dữ liệu đến đào tạo, đánh giá và cung cấp mô hình. TFX được xây dựng dựa trên TensorFlow, thư viện máy học nguồn mở phổ biến và nó tận dụng nhiều tính năng cốt lõi của TensorFlow, chẳng hạn như khả năng làm việc với dữ liệu quy mô lớn và chạy tính toán trên nhiều nền tảng phần cứng, bao gồm cả GPU và TPU.

Các chức năng của TensorFlow Extended (TFX) và Apache Beam

Kiến trúc mô-đun

Một trong những lợi ích chính của TFX là kiến trúc mô-đun của nó, cho phép người dùng tạo các đường dẫn ML tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ. TFX bao gồm một loạt các thành phần tích hợp, chẳng hạn như xác thực dữ liệu, chuyển đổi tính năng và đào tạo mô hình, có thể được kết hợp và định cấu hình theo nhiều cách khác nhau để tạo ra một quy trình ML hoàn chỉnh. Tính linh hoạt này giúp giải quyết nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, từ các tác vụ tiền xử lý dữ liệu đơn giản đến các quy trình ML phức tạp, nhiều giai đoạn.

Hỗ trợ các quy trình tích hợp và triển khai liên tục (CI/CD)

Một ưu điểm khác của TFX là hỗ trợ các quy trình tích hợp liên tục và triển khai liên tục (CI/CD). Các quy trình TFX có thể được tích hợp dễ dàng với các hệ thống CI/CD hiện có, cho phép các nhóm tự động hóa việc triển khai các mô hình ML mới và đảm bảo rằng chúng luôn cập nhật dữ liệu và thuật toán mới nhất. Điều này có thể giúp cải thiện chất lượng và hiệu suất tổng thể của các hệ thống ML, cũng như giảm thời gian và công sức cần thiết để bảo trì chúng.

Lập trình thống nhất

Mặt khác, Apache Beam là một mô hình lập trình thống nhất, mã nguồn mở cho cả xử lý dữ liệu hàng loạt và truyền trực tuyến. Ban đầu nó được Google phát triển dưới dạng mô hình Luồng dữ liệu đám mây và sau đó được tặng cho Quỹ phần mềm Apache. Apache Beam cung cấp một API cấp cao, linh hoạt để xây dựng các quy trình xử lý dữ liệu, có thể được thực thi trên nhiều môi trường thời gian chạy khác nhau, chẳng hạn như Apache Flink, Apache Spark và Google Cloud Dataflow.

Một trong những điểm mạnh chính của Apache Beam là khả năng xử lý cả dữ liệu theo lô và truyền trực tuyến trong một mô hình lập trình thống nhất, duy nhất. Điều này có nghĩa là các nhà phát triển có thể viết một đường dẫn duy nhất có thể xử lý cả dữ liệu lịch sử (lô) và dữ liệu thời gian thực (truyền phát) mà không phải sửa đổi mã hoặc chuyển đổi giữa các khung khác nhau. Điều này có thể đơn giản hóa rất nhiều quá trình phát triển và giúp dễ dàng xây dựng các hệ thống xử lý dữ liệu hiệu suất cao, có thể mở rộng.

Cung cấp nhiều trình biến đổi và kết nối tích hợp

Apache Beam cũng cung cấp một tập hợp phong phú các trình biến đổi và trình kết nối tích hợp sẵn, có thể được sử dụng để thực hiện các tác vụ xử lý dữ liệu phổ biến, chẳng hạn như lọc, tổng hợp và nối. Các thành phần tích hợp sẵn này có thể được kết hợp và mở rộng để tạo các quy trình xử lý dữ liệu tùy chỉnh phù hợp với các trường hợp và yêu cầu sử dụng cụ thể.

Kết luận

Tóm lại, TensorFlow Extended (TFX) và Apache Beam là hai công nghệ mạnh mẽ có thể giúp các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu xây dựng các hệ thống xử lý dữ liệu và máy học hiệu suất cao, có thể mở rộng. TFX cung cấp nền tảng mô-đun, linh hoạt để quản lý toàn bộ vòng đời của mô hình ML, trong khi Apache Beam cung cấp mô hình lập trình thống nhất cho cả xử lý dữ liệu hàng loạt và dữ liệu trực tuyến. Bằng cách tận dụng những công cụ này, các nhóm có thể đẩy nhanh quá trình phát triển và triển khai các mô hình ML cũng như quy trình xử lý dữ liệu, cuối cùng mang lại kết quả tốt hơn và hoạt động hiệu quả hơn.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/an-introduction-to-tensorflow-extended-tfx-and-apache-beam/)

Tin liên quan:

• BigML và Explainable AI (XAI): Diễn giải các quyết định của các mô hình máy học (machine learning)
• Sai lầm khiến bạn dễ nản khi học lập trình và cách vượt qua
• FUNiX mở rộng hợp tác tại Nhật, thêm cơ hội việc làm cho học viên
• Xây dựng văn hóa học tập: Biến suy thoái thành cơ hội
• Chuyện nữ sinh học trực tuyến để tốt nghiệp đại học sớm
• 5 cách tìm việc IT khôn ngoan cho người ít kinh nghiệm
• Nhân sự nghỉ việc từ công ty lớn khó khăn thích nghi với startup
• Những lưu ý quan trọng dành cho bạn khi chuyển ngành học
• Tại sao CNTT là lĩnh vực nghề nghiệp hấp dẫn hiện nay
• Các yếu tố quan trọng quyết định thành công trong sự nghiệp IT