TFXとは?経済用語について説明

TFXの概要
項目	説明
定義	Google が開発した機械学習パイプラインを本番環境にデプロイするためのエンドツーエンドなプラットフォーム
目的	機械学習システムを定義、起動、監視するための設定フレームワークと共有ライブラリを提供し、それらを機械学習システムに統合できるようにする
構成	TFX パイプラインは、特定の機械学習タスクを実行するためのデータフローを定義し、複数のコンポーネントから構成される
最終結果	推論を要求する TFX デプロイメントターゲットかサービス、またはその両方

1. TFXとは何か

TFXの概要

TFX (TensorFlow Extended) は、Google が開発した機械学習パイプラインを本番環境にデプロイするためのエンドツーエンドなプラットフォームです。機械学習システムを定義、起動、監視するために必要な設定フレームワークと共有ライブラリを提供し、それらを機械学習システムに統合できるようにします。TFX パイプラインは、特定の機械学習タスク (たとえば、特定のデータを用いた回帰モデルの構築とデプロイ) を最終的に実行するためのデータフローを定義します。パイプラインのコンポーネントは TFX のライブラリを用いて構築されます。パイプラインの最終結果は、推論を要求する TFX デプロイメントターゲットかサービス、またはその両方です。

TFX パイプラインは一連のコンポーネントを連結したもので、スケーラブルでハイパフォーマンスな機械学習を実現するように設計されています。これにはモデリング、訓練、推論のサービング、そしてオンライン、ネイティブモバイルアプリ、JavaScript へのデプロイの管理が含まれています。

TFX パイプラインには典型的には次のコンポーネントが含まれます: ExampleGen はパイプラインの先頭に来るコンポーネントで、データセットの取り込みと、必要な場合には分割を行います。StatisticsGen はデータセットの統計量を計算します。SchemaGen は統計量を確認し、データのスキーマを生成します。ExampleValidator はデータセットに異常値や欠損値が含まれないかを検査します。Transform はデータセットに対して特徴量エンジニアリングを行います。Trainer はモデルを訓練します。Evaluator は訓練させた結果について深く分析を行います。ModelValidator は出力されたモデルのバリデーションを手助けし、プロダクション環境に適用するのに「十分良さそう」であることを保証します。Pusher はサービスを提供するインフラストラクチャにモデルをデプロイします。

次の図はこれらのコンポーネント間でのデータのやり取りをあらわしています。 TFX のコンポーネントは次の3つの主要な部分から成り立ちます。 Driver はメタデータストアに対してクエリを発行し、 Executor にメタデータを提供します。一方、Publisher は Executor の出力を受け取りメタデータとして保存します。典型的には、開発者は Driver や Publisher を直接扱う必要はありませんが、Driver や Publisher が提供するログメッセージはデバッグの役に立つでしょう。詳細はトラブルシューティングで改めて取り上げます。 Executor はコンポーネントが処理を行う箇所です。開発者はそれぞれのコンポーネントを実装しているクラスの仕様に従ったコードを記述することで、Executor の内部で実行される処理を記述できます。たとえば Transform コンポーネントを利用する場合、 preprocessing_fn を実装する必要が生じるでしょう。

TFXのコンポーネント
コンポーネント	説明
ExampleGen	データセットの取り込みと分割
StatisticsGen	データセットの統計量を計算
SchemaGen	データのスキーマを生成
ExampleValidator	データセットに異常値や欠損値が含まれないかを検査
Transform	データセットに対して特徴量エンジニアリング
Trainer	モデルを訓練
Evaluator	訓練結果を分析
ModelValidator	出力されたモデルのバリデーション
Pusher	サービスを提供するインフラストラクチャにモデルをデプロイ

TFXの設計思想

TFX は、機械学習パイプラインの設計思想として、様々な課題に対処することを目指しています。特に、機械学習モデルの開発から運用までの一連のプロセスを効率化し、安定したシステム構築を支援することを目的としています。TFX の設計思想は、Google で実装された機械学習パイプラインの設計に基づいています。

TFX の設計思想では、機械学習パイプラインに必要な処理を整理し、フロントエンド、オーケストレーション、データへのアクセス権限管理とガーベージコレクション、一貫したストレージが必要なことが記されています。パイプラインを構成するそれぞれのコンポーネントには、データの取り込み、統計量の計算、スキーマの生成、データの検証、特徴量エンジニアリング、モデルの訓練、評価、バリデーション、デプロイといった処理が含まれます。

TFX は、これらのコンポーネントを連携させることで、機械学習パイプラインの構築を効率化し、安定した運用を実現することを目指しています。また、TFX は、データの品質管理、モデルの性能評価、デプロイの自動化など、機械学習パイプラインの様々な側面をカバーしています。

TFX の設計思想は、Google Play のリコメンドシステムに実際に適用され、その効果が実証されています。TFX を導入することで、開発の効率化、運用コストの削減、モデルの精度向上などの効果が期待できます。

TFXの設計思想
項目	説明
目的	機械学習パイプラインの開発から運用までの一連のプロセスを効率化し、安定したシステム構築を支援
構成	フロントエンド、オーケストレーション、データへのアクセス権限管理、一貫したストレージ
コンポーネント	データの取り込み、統計量の計算、スキーマの生成、データの検証、特徴量エンジニアリング、モデルの訓練、評価、バリデーション、デプロイ

TFXのモジュール

TFX は、機械学習パイプラインのフレームワークとして、設計思想に基づいた実装を提供しています。TFX モジュールは、設計思想で説明されたコンポーネントを、フレームワークで提供されるコンポーネントとして実装しています。

TFX で提供されるコンポーネントはすべて共通の設計思想に基づいている点が特徴的です。それぞれのコンポーネントは、データの取り込み、統計量の計算、スキーマの生成、データの検証、特徴量エンジニアリング、モデルの訓練、評価、バリデーション、デプロイといった処理を行います。

TFX は、これらのコンポーネント間で共通するインターフェースと、各コンポーネントの標準的な実装を提供しています。コンポーネントは、Driver、Executor、Publisher の3つの部分からなります。Executor の処理は Apache Beam により分散処理が行われます。Beam の処理基板には Apache Flink

各コンポーネントの入出力は Artifact と呼ばれます。これらの実態は ProtocolBuffer です。Artifact の型はコンポーネントごとにtfx.types に定義され、厳格に決められます。Artifact 自体はストレージ (例えば GCS やローカルのファイルストレージ) に保存されます。また、コンポーネントはメタデータストアにアクセスすることで Artifact のメタデータ (例えば id やモデルの名前) を読み書きします。メタデータストア自体の役割についてはライブラリについて紹介する際に改めて行います。

TFXのモジュール
モジュール	説明
TFX	設計思想に基づいた実装を提供
コンポーネント	データの取り込み、統計量の計算、スキーマの生成、データの検証、特徴量エンジニアリング、モデルの訓練、評価、バリデーション、デプロイ
インターフェース	コンポーネント間で共通するインターフェースを提供
標準的な実装	各コンポーネントの標準的な実装を提供

まとめ

TFX は、機械学習パイプラインを構築するためのエンドツーエンドなプラットフォームであり、データの取り込みからモデルの訓練、評価、デプロイまでの一連のプロセスを効率化することを目指しています。TFX は、Google で開発された機械学習パイプラインの設計思想に基づいており、様々な課題に対処することを目指しています。

TFX は、設計思想に基づいたコンポーネントをフレームワークとして実装しており、これらのコンポーネントは共通のインターフェースと標準的な実装を提供しています。また、TFX は、Apache Beam や Airflow などのオーケストレーションツールと連携することで、機械学習パイプラインの構築と運用を容易にします。

TFX は、機械学習パイプラインの構築と運用を効率化し、安定したシステム構築を支援することを目的としています。TFX は、Google Play のリコメンドシステムなど、様々な場面で活用されています。

TFX は、機械学習パイプラインの開発と運用を効率化するための強力なツールであり、今後ますます注目されることが期待されます。

2. TFXの特徴

コンポーネントの共通設計思想

これらのコンポーネントは、データの品質管理、モデルの性能評価、デプロイの自動化など、機械学習パイプラインの様々な側面をカバーしています。

TFX は、これらのコンポーネント間で共通するインターフェースと、各コンポーネントの標準的な実装を提供しています。コンポーネントは、Driver、Executor、Publisher の3つの部分からなります。

Executor の処理は Apache Beam により分散処理が行われます。Beam の処理基板には Apache Flink

Artifact とメタデータストア

各コンポーネントの入出力は Artifact と呼ばれます。これらの実態は ProtocolBuffer です。Artifact の型はコンポーネントごとにtfx.types に定義され、厳格に決められます。Artifact 自体はストレージ (例えば GCS やローカルのファイルストレージ) に保存されます。

また、コンポーネントはメタデータストアにアクセスすることで Artifact のメタデータ (例えば id やモデルの名前) を読み書きします。メタデータストア自体の役割についてはライブラリについて紹介する際に改めて行います。

TFX は、Artifact とメタデータストアを用いることで、コンポーネント間のデータのやり取りを効率的に行うことができます。また、メタデータストアは、パイプラインの実行履歴やモデルのバージョン管理などの情報を記録するために使用されます。

TFX は、Artifact とメタデータストアを用いることで、機械学習パイプラインの構築と運用をより柔軟かつ効率的に行うことができます。

オーケストレーション

機械学習パイプラインの設定や実行を管理するためのオーケストレーションも TFX では提供されます。TFX を用いると機械学習パイプラインを次のステップで構築できます。

Runner では次のものを処理基盤として利用できます。

すべての Runner は TfxRunner を継承し、統一されたAPIで利用できます。例えば、ローカルで実行する場合には次のように実装します。

Runner を利用するときには次のようにします。このようにして、ローカルでの開発時と本番環境でのデプロイ時に同じコードを使い回すことができることは TFX の特徴の一つです。

TFXのRunner
Runner	説明
LocalRunner	ローカルで実行
FlinkRunner	Apache Flink を用いて実行
DataflowRunner	Google Cloud Dataflow を用いて実行
SparkRunner	Apache Spark を用いて実行
AirflowRunner	Apache Airflow を用いて実行
KubeflowRunner	Kubeflow を用いて実行

まとめ

TFX は、コンポーネントの共通設計思想、Artifact とメタデータストア、オーケストレーションといった特徴を持つことで、機械学習パイプラインの構築と運用を効率化し、安定したシステム構築を支援します。

TFX は、Apache Beam や Airflow などのオーケストレーションツールと連携することで、機械学習パイプラインの構築と運用を容易にします。

TFX は、機械学習パイプラインの開発と運用を効率化するための強力なツールであり、今後ますます注目されることが期待されます。

3. TFXと外国為替市場の関係

TFXと外国為替市場の関係

TFX は、機械学習パイプラインの構築と運用を効率化するためのプラットフォームであり、外国為替市場とは直接的な関係はありません。TFX は、機械学習モデルの開発、訓練、評価、デプロイを自動化するためのツールであり、外国為替市場の取引や分析には直接的には使用されません。

ただし、TFX は、外国為替市場のデータ分析や予測モデルの開発に役立つ可能性があります。例えば、過去の為替レートや経済指標などのデータを分析して、将来の為替レートを予測するモデルを構築することができます。

また、TFX は、外国為替市場の取引戦略の開発にも役立つ可能性があります。例えば、過去の取引データや市場の動向を分析して、最適な取引戦略を自動的に生成することができます。