Low-Code: лучший подход для TensorFlow

Согласно этому отчету Gartner, к 2025 году 70% новых приложений, разрабатываемых предприятиями, будут использовать платформы приложений с низким кодом (LCAP). модернизировать бизнес-возможности.

Это не стало для нас неожиданностью. С самого начала мы внедрили подход с минимальным кодом, чтобы повысить производительность вашего рабочего процесса глубокого обучения (DL), предоставить инструменты для молниеносно быстрого моделирования и быстрее создать рабочую модель. Подход PerceptiLabs с низким кодом также делает DL менее пугающим для практиков DL с разным опытом и техническими возможностями.

Визуальный API PerceptiLabs устраняет сложности написания необработанного кода TensorFlow, инкапсулируя предварительно сгенерированный код в компоненты, которые вы соединяете вместе. Затем вы можете настроить параметры через графический интерфейс и, при необходимости, изменить код компонента. Давайте подробнее рассмотрим эти функции low-code.

Создание модели

Один из наиболее эффективных подходов к созданию новой модели глубокого обучения — начать с хорошей базовой модели, построенной на основе существующего набора данных. Это поможет вам быстрее начать работу, и даже может быть инициировано нетехническими практиками DL. Вот почему PerceptiLabs создает для вас модели. Вы можете начать с существующего набора данных или использовать один из общедоступных наборов данных в нашем Саду наборов данных, показанном на рисунке 1:

Кроме того, вы можете импортировать существующую модель из нашего Сада моделей.

При использовании собственного набора данных просто сопоставьте свои данные с метками через CSV-файл, а затем загрузите его вместе с образцами данных в PerceptiLabs. Если вы используете набор данных из Dataset Garden, PerceptiLabs позаботится об этом за вас.

Наш Мастер данных, показанный на рисунке 2 ниже, настраивает, как ваши данные будут использоваться моделью, и предоставляет дополнительные параметры предварительной обработки (например, для изменения размера изображений):

Это обеспечивает следующие преимущества:

• Декларативный рабочий процесс, в котором вы сначала фокусируетесь на определении и решении проблемы DL, а не на базовой инфраструктуре кода. В итоге вы получаете полностью работающую модель, в которой весь код написан за вас.
• Модель включает в себя хорошие настройки отправной точки и может стать хорошей основой для переносного обучения.
• Код вашей модели и настройки проекта хранятся в одном месте и легко доступны через одно приложение с графическим интерфейсом.

Вы можете быстро создавать новые модели для заданного набора данных через графический интерфейс (например, чтобы сравнивать их производительность при настройке каждой модели). Принимая во внимание, что при традиционном подходе с чистым кодом вам пришлось бы копировать, изменять и повторно запускать свой код, чтобы добиться этого.

Разделение кода

Разработчики разделяй и преодолевай проблемы, разбивая свой код на логические группы или модули. Компоненты PerceptiLabs основаны на этой идее, инкапсулируя код TensorFlow для общих конструкций моделирования глубокого обучения, таких как нейронные сети, слои и операции. Компоненты соединяются друг с другом через входные и выходные разъемы для визуального программирования потока и преобразования данных от начала до конца. Непрограммисты могут обращаться с моделью как с блок-схемой, а программисты могут быстро найти код для определенных частей модели, а не копаться в репозитории файлов исходного кода.

Каждый компонент обеспечивает мгновенную визуализацию, показывающую, как он преобразовывает свои входные данные, поэтому вы можете видеть эффекты каждого внесенного вами изменения на детализированной основе для каждого компонента. PerceptiLabs облегчает это, постоянно перезапуская модель по мере ее изменения с использованием первой выборки данных. Это позволяет избежать повторного запуска всей модели, прежде чем вы сможете увидеть результаты. Затем вы можете решить, когда обучать модель, используя весь набор данных. Разделив процесс обучения, вы сможете моделировать молниеносно быстро.

Визуализация моделей PerceptiLabs может объединить вашу команду DL, поскольку она предоставляет общий визуальный язык, на котором могут сотрудничать заинтересованные стороны с разными уровнями навыков DL. Кроме того, это способствует объяснимости вашей модели, что полезно во время проектирования и после развертывания.

Функции графического интерфейса и дополнительное кодирование

Небольшие изменения, такие как корректировка параметров модели, могут быть сделаны через графический интерфейс. Это означает, что вам не нужно писать код, если вы этого не хотите, и в большинстве случаев вам это не понадобится. В результате члены команды, не являющиеся техническими специалистами, могут легко экспериментировать и повторять модель, не погружаясь в ее код.

Для большей гибкости вы можете изменить код компонента или написать собственный пользовательский компонент для расширения возможностей PerceptiLabs. Не являющиеся разработчиками пользователи могут создавать модели TensorFlow визуально, а начинающие разработчики могут дополнительно просмотреть код TensorFlow, сгенерированный PerceptiLabs, чтобы изучить его структуру. Эти функции могут помочь объединить различные точки зрения, которые выносят на обсуждение разные члены команды.

Процедура экспорта и развертывания модели также доступна для всех. В отличие от подходов с использованием чистого кода, когда TensorFlow программно выполняет экспорт, PerceptiLabs упрощает это до нескольких нажатий кнопок. Вы можете экспортировать в TensorFlow или оптимизировать для TensorFlow Lite. Вы также можете выполнить развертывание на целевых объектах Gradio и FastAPI, которые генерируют как модель, так и полностью работающий образец приложения, построенный на ее основе. Со временем мы добавим новые цели, например, нашу предстоящую поддержку OpenVINO™. Вы всегда можете сообщить нам, что вы хотели бы видеть, разместив сообщение на нашем Форуме запросов функций.

Функции отладки

У нас есть несколько интересных функций для отладки моделей, которые соответствуют нашему подходу с низким кодом.

В Инструменте моделирования выделяются компоненты с неверными настройками (например, с неправильными входными размерами), чтобы показать проблемы проектирования модели. Точно так же визуализации компонентов — отличный способ визуально изолировать преобразования, которые необходимо изменить. А для более технических специалистов по машинному обучению редактор кода мгновенно выявляет и выделяет ошибки компиляции.

Используйте подход Low Code к своему следующему проекту DL

Готовы повысить производительность рабочего процесса DL и молниеносно получить работающую модель?

• Следуйте нашему Краткому руководству, чтобы приступить к работе с нашей бесплатной версией PerceptiLabs.
• Затем следуйте нашему учебному пособию Базовое распознавание изображений, которое является отличной моделью в стиле приветствия, чтобы опробовать подход PerceptiLabs с низким кодом.