模型训练与调优

模型训练是TFX管道中的一项主要任务。它处理如何利用经过处理的数据开发模型。TFX提供专用组件Trainer和Tuner，用于处理模型训练和超参数优化。这些组件提供标准化且可扩展的方法，以保持与数据预处理的一致性。

TFX Trainer组件

Trainer组件是TFX管道中模型训练的主要工作组件。其主要职责是执行用户提供的训练代码，使用ExampleGen和Transform等上游组件的输出，并生成一个训练好的模型工件，可用于评估和部署。

目的和功能

其核心作用是，Trainer协调训练过程。它本身不包含模型定义或训练逻辑；相反，它依赖于用户提供的Python模块文件（通常称为“模块文件”或“用户代码”）。此模块文件包含定义模型架构、加载预处理数据、指定训练程序（例如，使用Keras的model.fit或自定义训练循环）以及保存生成模型所需的功能。

输入与输出

Trainer使用之前管道阶段生成的多个重要工件：

• 示例: 训练和评估数据集，通常由Transform（如果使用）或ExampleGen输出。这些数据应为TFRecord格式，包含tf.Example或tf.SequenceExample proto。
• Schema（数据模式）: 由SchemaGen生成或可能由Transform修改的数据模式。这有助于正确解析输入示例。
• Transform图（可选）: 如果使用了Transform组件，Trainer会使用其输出图。这对于在训练期间应用与分析阶段定义完全相同的特征转换非常重要，确保训练和服务之间的一致性。
• 超参数（可选）: 如果进行了超参数调优（使用Tuner组件），Trainer可以使用找到的最佳超参数。
• 训练参数: 用户指定的配置参数，例如训练步数、评估步数以及用户代码的路径。
• 用户模块文件: 包含训练逻辑的Python文件。

Trainer组件的主要输出是：

• 模型: 一个训练好的模型，以TensorFlow的SavedModel格式保存。此工件封装了训练好的权重和计算图（如果使用了Transform图，则包括任何Transform操作），使其适合用于服务或进一步分析。它被放置在一个定义明确的管道输出目录中。

用户模块文件

管道协调与模型逻辑的分离是TFX的一个重要特点。提供给Trainer的用户模块文件通常包含一个函数，该函数通常名为trainer_fn或类似名称（确切名称可配置），由Trainer执行。此函数接收提供输入工件和训练参数访问权限的参数。

trainer_fn内部，常见的工作包括：

1. 加载和解析数据： 使用辅助函数（通常由TFX库提供）加载由输入示例工件指定的TFRecord文件，并根据Schema解析它们，如果提供了Transform图，则应用它。
2. 模型定义： 定义模型架构，通常使用tf.keras。模型输入层与Transform组件的输出（如果未使用Transform，则为原始特征）兼容非常重要。
3. 训练执行： 编译模型（指定优化器、损失、指标），并使用model.fit或带有tf.GradientTape的自定义循环运行训练过程。
4. 保存模型： 将训练好的模型保存为SavedModel。TFX会处理将此SavedModel放置到正确的输出位置。

强烈推荐在Trainer中使用Transform图（具体而言，将TFTransformOutput集成到Keras模型或输入函数中）。它将预处理逻辑直接嵌入到导出的SavedModel中，从而简化部署并消除因特征工程不一致而导致的潜在训练/服务偏差。

与分布式训练的集成

现代机器学习常需要在海量数据集上训练大型模型。Trainer与TensorFlow的tf.distribute.Strategy API顺畅集成。所需分布式策略（例如MirroredStrategy、MultiWorkerMirroredStrategy、TPUStrategy）的配置通常在管道协调层处理，Trainer会相应地调整用户模块文件的执行。这使得训练过程可以在多个GPU或TPU上扩展，而无需对trainer_fn中的核心模型代码进行重大更改。

TFX Tuner组件

选择合适的超参数（例如学习率、层数、层大小）会明显影响模型性能。手动调优这些参数通常繁琐且不理想。Tuner组件在TFX管道中自动执行此过程。

目的和功能

Tuner系统地检查超参数的不同组合，以基于用户定义的目标指标（例如验证准确率、AUC）找到能产生最佳模型性能的组合。它在后台使用KerasTuner库，提供对随机搜索、Hyperband和贝叶斯优化等各种搜索算法的访问。

与Trainer的关系

Tuner与Trainer密切配合。它使用一个类似的用户模块文件（通常是同一个文件，可能带有不同的入口点函数，如tuner_fn），该文件定义了在给定一组超参数的情况下如何构建和训练模型。Tuner会为所选搜索算法提供的不同超参数组合重复调用此训练逻辑。

输入与输出

Tuner所需的输入与Trainer类似：

• 示例: 训练和评估数据集。
• Schema（数据模式）: 数据模式。
• Transform图（可选）: 如果使用，则为Transform图。
• 调优参数: 定义超参数搜索空间、调优算法、要优化的目标指标以及要运行的试验次数的配置。
• 用户模块文件: 定义模型和训练逻辑的Python文件，可适应接收超参数。

Tuner组件的主要输出是：

• 最佳超参数: 一个工件，包含在搜索期间被确定为产生最佳性能的超参数集。这通常以结构化格式（HParams）存储，可由后续的Trainer组件轻松使用。

工作流集成

TFX管道中的一个常见模式是将Tuner放置在Trainer之前。

涉及TFX Tuner和Trainer组件的典型流程。Transform提供处理后的数据，Tuner寻找最佳超参数，Trainer使用这些来生成最终的SavedModel。如果跳过调优，则存在从Transform到Trainer的直接路径。

在此流程中：

1. Transform预处理数据。
2. Tuner使用转换后的数据，并根据用户模块文件中的逻辑运行调优试验。
3. Tuner输出最佳超参数工件。
4. Trainer使用转换后的数据以及来自Tuner的最佳超参数工件。
5. Trainer使用这些最佳超参数训练最终模型，并输出SavedModel。

调优可能计算成本高昂，因此管道通常配置为运行Tuner的频率低于Trainer，或许仅当数据或模型架构发生明显变化时才运行。Trainer组件随后可以在后续运行中重复使用上次已知的最佳超参数。

确保一致性

通过将训练和调优封装在TFX组件中，您为生产系统带来了显著优势。Trainer确保模型使用与上游分析数据时应用完全相同的预处理逻辑（通过Transform图）进行训练。Tuner以可重复的方式自动执行优化过程。它们一起使用之前步骤的版本化工件，使您能够精确追踪哪些数据、Schema、转换和超参数用于生成特定的模型工件，这对于调试、审计和维护可靠的机器学习系统不可或缺。