📊 TFX 监控与优化指南
🔍 监控核心指标
- 实时监控: 通过TensorFlow Extended (TFX)的监控组件，可追踪训练/推理过程中的关键指标
- 日志分析: 利用TFX的流水线日志功能，实现对模型迭代的全链路追踪
- 性能瓶颈定位: 通过分布式训练监控，快速识别资源利用率异常节点
⚙️ 优化实践技巧
- 计算资源优化:
- 使用
tf.data.Dataset进行数据预处理加速 - 配置TFX的
ModelValidator进行模型质量校验 - 通过
tfx.components.Transform实现特征工程优化
- 使用
- 模型部署优化:
- 部署TFX Model Serving时使用gRPC+REST混合接口
- 启用
tfx.orchestration.LocalDagRunner进行本地调试优化 - 配置
tfx.components.Evaluator的指标阈值预警系统
📚 扩展阅读
📌 本指南包含所有TFX核心组件的监控指标定义及优化参数配置建议，建议结合具体业务场景进行调整