آموزش مدل هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز،انتخاب فریم ورک، TensorFlow

آموزش مدل هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز- انتخاب فریم ورک

در BinaExperts از 4 فریم ورک متفاوت می ­توان استفاده کرد که TensorFlow، PyTorch،NVIDIA TAO و TFLiteرا شامل می ­­شود. در ادامه به تفصیل هر فریم ورک و ویژگی های آن شرح داده شده است.

TensorFlow

TensorFlow یک چارچوب یادگیری عمیق قدرتمند و پرکاربرد با مزایا و محدودیت‌های مختلف است.

 در زیر، مزایا و معایب استفاده از TensorFlow، از جمله اجزای آن مانند MAP (میانگین متوسط دقت) و موارد دیگر را بیان می‌شود:

مزایای TensorFlow:

انعطاف پذیری(Flexibility): TensorFlow انعطاف پذیری را در ساخت و سفارشی سازی مدل های یادگیری عمیق ارائه می دهد. این یک API سطح بالا مانند Keras  برای نمونه سازی سریع و API های سطح پایین برای کنترل دقیق بر معماری مدل و فرآیند آموزش ارائه می دهد.

مقیاس‌پذیری(Scalability): TensorFlow برای مقیاس‌پذیری طراحی شده است، آموزش و استقرار مدل‌ها را بر روی پلتفرم‌های سخت‌افزاری مختلف، از جمله پردازنده‌های گرافیکی و TPU‌ها امکان‌پذیر می‌کند. از آموزش های توزیع شده در چندین دستگاه و سرور پشتیبانی می کند و امکان استفاده کارآمد از منابع محاسباتی را فراهم می کند.

اکوسیستم غنی (Rich Ecosystem): TensorFlow دارای یک اکوسیستم غنی با طیف گسترده ای از ابزارها و کتابخانه ها برای وظایف مختلف در یادگیری عمیق، از جمله بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، یادگیری تقویتی و غیره است. این شامل مدل های از پیش آموزش دیده، ابزارهای پیش پردازش داده ها، ابزارهای تجسم و گزینه های استقرار است.

عملکرد(Performance): TensorFlow با اجرای کارآمد عملیات اصلی و پشتیبانی از شتاب سخت افزاری برای عملکرد بهینه شده است. از CUDA و cuDNN برای شتاب GPU و XLA برای بهینه سازی محاسبات استفاده می کند.

پشتیبانی جامعه(Community Support): TensorFlow دارای یک جامعه بزرگ و فعال از توسعه دهندگان و محققان است که در توسعه آن مشارکت دارند، دانش و بهترین شیوه ها را به اشتراک می گذارند و از طریق انجمن ها، مستندات و آموزش ها پشتیبانی می کنند.

معایب TensorFlow:

پیچیدگی(Complexity): یادگیری TensorFlow می تواند پیچیده و چالش برانگیز باشد، به خصوص برای مبتدیان. مستندات گسترده و منحنی یادگیری شیب دار آن ممکن است به زمان و تلاش بیشتری نیاز داشته باشد تا در استفاده مؤثر از چارچوب مهارت پیدا کند.

نحو پرمخاطب(Verbose Syntax): API سطح پایین TensorFlow می‌تواند منجر به کدهای پرمخاطب و boilerplate شود، به‌ویژه برای تعریف معماری‌های پیچیده شبکه عصبی و حلقه‌های آموزشی. این می تواند خواندن و نگهداری کد را سخت تر کند.

اشکال زدایی و تجسم(Debugging and Visualization): اشکال زدایی کد TensorFlow و تجسم رفتار مدل می تواند به دلیل ماهیت نمودار محاسباتی ایستا چالش برانگیز باشد. ممکن است به ابزارها و تکنیک های اضافی برای اشکال زدایی و تجسم مؤثر نیاز داشته باشد.

تنظیم عملکرد(Performance Tuning): در حالی که TensorFlow بهینه سازی عملکرد را ارائه می دهد، دستیابی به عملکرد مطلوب ممکن است به تخصص در پیکربندی سیستم، بهینه سازی مدل و انتخاب سخت افزار نیاز داشته باشد. تنظیم هایپرپارامترها و بهینه سازی معماری مدل نیز می تواند زمان بر باشد.

رقابت و جایگزینی(Competition and Alternatives): TensorFlow با رقابت سایر چارچوب‌های یادگیری عمیق مانند PyTorch مواجه است که ممکن است از نظر سهولت استفاده، انعطاف‌پذیری و عملکرد، مبادلات متفاوتی را ارائه دهد. انتخاب چارچوب مناسب به الزامات و محدودیت های خاص پروژه بستگی دارد.

اجزای  TensorFlow:

MAP (Mean Average Precision): میانگین متوسط دقت معیاری است که معمولاً برای ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیا استفاده می‌شود. میانگین دقت را در کلاس‌های مختلف اندازه‌گیری می‌کند و آنها را برای به دست آوردن یک نمره عملکرد واحد میانگین می‌گیرد.

سرویس TensorFlow (TensorFlow Serving): سرویس TensorFlow یک سیستم خدمت رسانی انعطاف پذیر و با کارایی بالا برای استقرار مدل های یادگیری ماشین در محیط های تولید است. این امکان ارائه خدمات مقیاس‌پذیر و کارآمد مدل‌های TensorFlow را از طریق gRPC یا RESTful API فراهم می‌کند.

TensorBoard:  TensorBoard یک ابزار تجسم برای TensorFlow است که به کاربران اجازه می‌دهد تا جنبه‌های مختلف مدل‌های یادگیری عمیق خود، از جمله معیارهای آموزش و ارزیابی، نمودارهای مدل، و جاسازی‌ها را تجسم و بررسی کنند.TensorBoard :TensorBoard یک نسخه سبک وزن از TensorFlow است که برای دستگاه های تلفن همراه و جاسازی شده طراحی شده است. این امکان استنتاج مدل‌های TensorFlow را در دستگاه‌های لبه‌ای با منابع محاسباتی محدود، مانند گوشی‌های هوشمند، دستگاه‌های اینترنت اشیا و میکروکنترلرها فراهم می‌کند.

TensorFlow Extended (TFX) : TensorFlow Extended یک پلتفرم سرتاسری برای استقرار مراحل یادگیری ماشین آماده تولید است. این ابزارها و کتابخانه هایی را برای اعتبارسنجی داده ها، پیش پردازش، آموزش، ارائه و نظارت بر مدل های یادگیری ماشین فراهم می کند.

به طور کلی، TensorFlow یک پلتفرم قدرتمند و همه کاره برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق ارائه می‌کند، اما مجموعه‌ای از پیچیدگی‌ها و چالش‌های خاص خود را نیز دارد که کاربران باید از آن آگاه باشند و بر اساس آن به آنها رسیدگی کنند. TensorFlow یک چارچوب یادگیری عمیق محبوب است که توسط گوگل توسعه یافته است.

  مراحل زیر باید برای استقرار مدل‌های مبتنی بر TensorFlow دنبال شود:

1-بهینه سازی مدل: باید قبل از استقرار، مدل های TensorFlow خود را برای استنتاج با کمی کردن، هرس کردن یا تبدیل آنها به قالب TensorFlow Lite برای اجرای کارآمد در دستگاه های تولیدی، بهینه کرد.

2-سرویسTensorFlow: از سرویس TensorFlow، یک سیستم خدمت رسانی انعطاف پذیر و با کارایی بالا برای مدل های یادگیری ماشین، استفاده شود تا مدل های TensorFlow خود را به شیوه ای مقیاس پذیر و آماده تولید به کار گرفت و سرور را برای رسیدگی موثر به درخواست ها و نظارت بر عملکرد آن پیکربندی کرد.

در ادامه معرفی پلتفرم بینایی ماشین بینا اکسپرتز BinaExperts به توضیح فریم ورک های بعدی پرداخته شده است.