入門 機械学習パイプライン ―TensorFlowで学ぶワークフローの自動化

10章TFXの高度な機能

モデルのデプロイに関する前2つの章で、各パイプラインコンポーネントの概要を説明しました。これらのパイプラインコンポーネントをオーケストレーションする前に、本章ではTFXの高度なコンセプトを紹介します。

これまで紹介してきたパイプラインコンポーネントを使えば、ほとんどの問題に対応した機械学習パイプラインを作成できます。しかし、時には独自のTFXコンポーネントを構築したり、より複雑なパイプライングラフを作成しなければならないこともあります。そこで、本章では、TFXでカスタムコンポーネントを構築する方法を中心に紹介します。このトピックを紹介する題材として、取り込み用のカスタムコンポーネントを取り上げます。このコンポーネントは、画像を直接取り込む機能を持ち、コンピュータビジョン向けの機械学習パイプラインで使えます。カスタムコンポーネントの構築方法に加えて、パイプライン構造の高度なコンセプトを2つ紹介します。1つ目は、2つのモデルを同時に生成すること（たとえば、TensorFlow ServingとTFLiteを使用したデプロイ用）、もう1つはパイプラインのワークフローに人間のレビュアーを加えることです。

	開発進行中 紹介するコンセプトのいくつかはまだ開発中であり、将来的に変更される可能性があります。本書の執筆期間中、TFXの機能変更に対応して、サンプルコードを更新するために最善を尽くしています。サンプルコードはすべてTFX 0.27での動作を確認しています。TFX ...