Deepar is een probabilistisch voorspellingsmodel dat aanvankelijk is ontwikkeld en populair gemaakt in de Gluonts Toolkit, die is gebouwd op het Apache MXNet Deep Learning Framework. In de loop van de tijd is Deepar ook geïmplementeerd in andere grote dieplerenkaders, waaronder TensorFlow. De verschillen tussen deepar in tensorflow en gluonts komen voornamelijk voort uit de ontwerpfilosofieën, implementaties en ecosysteemintegraties van de kaders.
Deepar -overzicht:
Deepar -modellen Time Series Gegevens die probabilistisch zijn met behulp van een Autoregressive Recurrent Neural Network (RNN) -architectuur, gewoonlijk met LSTM- of GRU -cellen. Gegeven een verzameling gerelateerde tijdreeksen en optionele covariaten, leert Deepar een globaal model om probabilistische voorspellingen te genereren. Het model voert een waarschijnlijkheidsverdeling uit over toekomstige waarden, in plaats van puntschattingen, waardoor onzekerheidskwantificering mogelijk is.
Belangrijke verschillen:
1. Framework and Ecosystem:
- Gluonts is een speciale probabilistische tijdreeksmodelleringstoolkit gebouwd op MXNET (met enkele integraties voor Pytorch in recente versies). Het bevat volledige end-to-end oplossingen voor datasetafhandeling, transformaties, modelopbouw, evaluatie en visualisatie die speciaal is afgestemd op tijdreeksvoorspelling en anomaliedetectie. Deepar is een van de meerdere vooraf gebouwde ultramoderne modellen die beschikbaar zijn in Gluonts.
-Tensorflow is een algemeen purpose diepleer framework met een enorm ecosysteem voor machine learning, dat flexibiliteit biedt om op maat gemaakte en productie-ready modellen te bouwen. Deepar-implementaties in Tensorflow dienen meestal als meer op zichzelf staande of onderzoekskwaliteitsmodellen die kunnen worden geïntegreerd in bredere TensorFlow-pijpleidingen. De waarschijnlijkheidsbibliotheek van TensorFlow (TFP) biedt vaak distributie- en probabilistische modelleringstools als aanvulling op Deepar.
2. Modulariteit en uitbreidbaarheid:
- Gluonts volgt een modulair ontwerppatroon waarbij Deepar en andere modellen gemeenschappelijke componenten delen, zoals inputtransformatiepijpleidingen, voorspellingsobjecten en statistieken. Dit maakt het gemakkelijker om modellen in een uniforme omgeving te benchmarken en componenten zoals distributies of aangepaste transformaties uit te breiden.
- TensorFlow Deepar -implementaties vereisen mogelijk meer handmatige constructie van gegevensvoorbewerking, modeltrainingslussen en probabilistische outputverwerking. Hoewel TensorFlow flexibiliteit voor aanpassing biedt, vereist het ook meer van gebruikers om herbruikbare componenten te bouwen en training/evaluatiepijpleidingen te orkestreren.
3. Gegevensbehandeling en functies:
- Gluonts ondersteunt streaming van datasets met grote tijdreeksen met behulp van Python-iterators om geheugenoverhead te voorkomen en bevat ingebouwde functietransformatoren die zijn geoptimaliseerd voor tijdreeksen, zoals Time Index-functies en categorische inbedden.
- TensorFlow-implementaties zijn afhankelijk van TensorFlow Data Pipelines (TF.DATA) voor datasetafhandeling, waarvoor mogelijk meer expliciete codering nodig is ter ondersteuning van grootschalige of streaming-tijdreeksgegevens.
4. Training en schaalbaarheid:
- Gluonts biedt integratie met Amazon Sagemaker voor schaalbare training en productie -implementatie met minimale gebruikersinspanningen. De trainingslussen en optimalisatie van de trainerklasse abstracts.
- Tensorflow, als een industriële standaard, ondersteunt de gedistribueerde training op meerdere GPU's en TPU's native, met robuuste tooling voor monitoring, checkpointing en implementatie door TensorFlow Serving, TensorFlow Lite of Tensorflow uitgebreid (TFX).
5. Probabilistische uitvoerrepresentatie:
- In gluonts, deepar -uitgangen Probabilistische voorspellingen ingekapseld in voorspellingsobjecten, die kwantielen en distributie -eigenschappen bieden. Deze abstractie vergemakkelijkt evaluatie en visualisatie.
- Tensorflow -implementaties maken meestal gebruik van de tensorflow -waarschijnlijkheidsverdelingen voor output, waarvoor handmatige afhandeling van distributieparameters voor verliesberekening en voorspellingen vereist is.
6. API -ontwerp en bruikbaarheid:
- Gluonts biedt een consistente schatterinterface, geïnspireerd door Scikit-Learn, waarbij modellen een Train () -methode hebben die een voorspeller terugkeert die kan worden voorspeld. Dit ontwerp bevordert reproduceerbaarheid en benchmarking.
- Tensorflow Deepar -implementaties variëren omdat er geen officiële gestandaardiseerde API is. Gebruikers moeten vaak aangepaste trainings- en inferentiecode implementeren.
7. Modelvarianten en extensies:
- Gluonts omvat directe implementaties van gerelateerde modellen zoals MQ-RNN, DeepState, DeepFactor en Transformer-architecturen, waardoor naadloze experimenten en ensemblestrategieën naast Deepar mogelijk worden.
- Tensorflow -gebruikers bouwen dergelijke varianten helemaal opnieuw of passen onderzoekscodebases aan, waardoor meer radicale aanpassing mogelijk is, maar extra technische inspanningen vereisen.
8. Gemeenschap en documentatie:
- Gluonts biedt uitgebreide documentatie gericht op probabilistische tijdreeksenmodellering, inclusief tutorials, datasetsintegratie en evaluatiemetrieken op maat gemaakt op voorspellingstaken.
- Tensorflow-documentatie voor modellen van het Deepar-type is meer gefragmenteerd omdat Deepar niet native is maar gereproduceerd door de gemeenschap of onderzoekers in Tensorflow, vaak door blogposts of academische code-releases.
9. Integratie met andere ML -pijpleidingen:
- Tensorflow Deepar kan worden geïntegreerd met andere tensorflow -modellen en pijpleidingen, die profiteren van een uniform ecosysteem voor taken zoals functie -extractie, tuning van hyperparameter (via Keras Tuner of TensorFlow Model Optimization Toolkit) en modeluitvoer.
- Gluonts richt zich voornamelijk op tijdreeksworkflows, maar kunnen worden geïntegreerd met andere MXNET -modellen of worden geëxporteerd voor implementatie in compatibele omgevingen.
10. Prestaties en efficiëntie:
- Beide frameworks maken gebruik van GPU's efficiënt voor het trainen van Deepar -modellen. De volwassenheid van TensorFlow kan uitroeien in termen van optimalisatie en schaalbaarheid op diverse hardware.
- Gluonts, hoewel gebaseerd op MXNET, toont concurrentieprestaties en is specifiek ontworpen voor tijdreeksenworkloads, wat de bruikbaarheid voor dergelijke taken verbetert.
Samenvattend is Deepar in Gluonts een gespecialiseerde, modulaire en productie-ready implementatie ingebed in een rijk tijdreeks-ecosysteem dat probabilistische voorspelling ondersteunt. De TensorFlow Deepar-implementaties zijn flexibeler en krachtiger in het bredere dieplerende ecosysteem, maar vereisen meer aanpassing voor volledige end-to-end tijdreeks workflows.
Referenties:- Gluonts: probabilistische en neurale tijdreeksen modellering in Python
- VLDB -papier over voorspellingsstapel met gluonts
- Perspectieven vergelijken met deepar in tensorflow en gluonts