इस कोर्स के लिए, जांच और डीबग करने के दिशा-निर्देश लागू करना मुश्किल हो सकता है. आप TensorFlow और TensorFlow (TFX) का इस्तेमाल करके कुछ दिशा-निर्देश लागू कर सकते हैं. TFX, TensorFlow पर आधारित एक एंड-टू-एंड एमएल पाइपलाइन है. डेमो के लिए, यह TFX उदाहरण देखें. उदाहरण के तौर पर, नीचे दी गई टेबल में, दिशा-निर्देश के मुताबिक TF और TFX के पास मौजूद संसाधनों की सूची दी गई है. सिर्फ़ वही दिशा-निर्देश दिए गए हैं जो TF या TFX पर काम करते हैं.
| दिशा-निर्देश | TF/TFX लागू करना | Google आंतरिक इंप्लिमेंटेशन |
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| अपने ML मॉडल को डीबग करने के लिए दिशा-निर्देश | ||
| आपके डेटा को समझना और उसे समझना | Panda या Facet का इस्तेमाल करके, अपना डेटा एक्सप्लोर करें.
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| डेटा स्कीमा का इस्तेमाल करके, इनपुट डेटा की पुष्टि करना | TensorFlow डेटा की पुष्टि करें का इस्तेमाल करें. |
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| यह पक्का करें कि स्प्लिट अच्छी क्वालिटी के हों | -- | TFX डेटा को बिना किसी तय क्रम के बांटता है. हालांकि, फ़िलहाल TFX आपके स्प्लिट की क्वालिटी पर नज़र रखने का कोई तरीका नहीं बताता. |
| इंजीनियरिंग डेटा की जांच करना | -- | TFX ट्रांसफ़ॉर्म कॉम्पोनेंट के लिए यूनिट टेस्ट लिखें. tf.transitform इनपुट के लिए इकाई परीक्षण देखें. |
| एमएल कोड के लिए टेस्ट लागू करना | सबसे पहले, ईगर एक्ज़ीक्यूशन के साथ अपने TF मॉडल को डीबग करें. इसके बाद, Tensorflow जांच की मदद से जांच लिखें. | TFX में इकाई की जांच करना और tfx.unit देखें. |
| ऑप्टिमाइज़ेशन | ||
| ट्यूनिंग हाइपरपैरामीटर | Cloud ML की हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग का इस्तेमाल करें. | हाइपरपैरामीटर को साथ-साथ ट्यून करने के लिए TFX ट्यूनर का इस्तेमाल करें. अपने-आप ट्यूनिंग मॉडल देखें. |
| मेट्रिक | ||
| मॉडल मेट्रिक जनरेट की जा रही हैं | TensorBoard आपके टीएफ़ ग्राफ़ को दिखाता है और मेट्रिक दिखाता है. Tensorboard: ग्राफ़ विज़ुअलाइज़ेशन देखें. | Google की सलाह के हिसाब से TensorBoard से जुड़ी सहायता देखें. |
| पाइपलाइन पर डिप्लॉयमेंट | ||
| पाइपलाइन की पूरी मेट्रिक पर नज़र रखना | -- | एमएल हेल्थ मेट्रिक डैशबोर्ड देखें. |
| पाइपलाइन का इंटिग्रेशन टेस्ट | -- | TFX इंटिग्रेशन टेस्टिंग देखें. |
| प्रोडक्शन में मॉडल की क्वालिटी की जांच करना | Tensorflow मॉडल विश्लेषण का इस्तेमाल करें. | TFX ModelValueator का इस्तेमाल करें |
| पेश किए जाने से पहले, मॉडल-इंफ़्रा के हिसाब से काम करने वाले मॉडल की पुष्टि की जा रही है | -- | TFX इंफ़्रास्ट्रक्चर की पुष्टि करें का इस्तेमाल करें. |
| ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल होने वाले स्क्यू की जांच करना | TFX Transform का इस्तेमाल करके, सुविधा और इंजीनियरिंग कोड को अलग-अलग ट्रेनिंग या सर्विंग में शेयर करें. | TFX Training की सेवा देने वाली स्कीम का पता लगाना पर जाएं. |
| ट्रैकिंग मॉडल की पुरानी जानकारी | -- | लागू नहीं की गई. सुविधा के लिए अनुरोध, ट्रैकिंग में आने वाली गड़बड़ी देखें. |