Guía para Principiantes de Capas de Preprocesamiento de Keras
Las capas de preprocesamiento de Keras facilitan la construcción de canalizaciones de machine learning de extremo a extremo que procesan texto crudo, números, categorías e imágenes directamente dentro del modelo. Entre las capas más utilizadas están TextVectorization para texto, Normalization y Rescaling para datos numéricos, CategoryEncoding, StringLookup e IntegerLookup para variables categóricas, y capas de imágenes como Resizing y RandomFlip para aumentos. Además existen capas de hashing y discretización que ayudan a compactar y transformar entradas sin necesidad de pipelines externos.
El método adapt es clave para muchas de estas capas: permite que la capa aprenda estadísticas del dataset, como medias y desviaciones para Normalization o el vocabulario para TextVectorization. adapt suele ejecutarse sobre un conjunto representativo de datos antes del entrenamiento y guarda ese estado en la propia capa, lo que facilita la reproducibilidad y la exportación del modelo.
Hay dos estrategias principales para ubicar el preprocesamiento: dentro del modelo o en la pipeline tf.data. Incluir el preprocesamiento dentro del modelo hace que el artefacto resultante sea autosuficiente: al guardar el modelo con model.save se preservan las transformaciones y se reduce el riesgo de inconsistencias entre entrenamiento e inferencia. Por otro lado, realizar el preprocesamiento en tf.data permite aprovechar paralelismo, cache, prefetch y transformaciones distribuidas del framework, lo que en muchos casos mejora el rendimiento de entrenamiento en grandes volúmenes de datos.
Para entrenamiento multi-worker conviene planificar dónde se ejecuta adapt y cómo se sincroniza el estado. Una práctica habitual es ejecutar adapt en el nodo chief sobre el dataset completo o una muestra representativa, guardar el estado y distribuirlo a los workers, o bien ejecutar adapt dentro de un strategy.scope para asegurar que el estado aprendido se sincronice correctamente. También es importante combinar capas internas con optimizaciones de tf.data como cache y prefetch para equilibrar eficiencia y portabilidad.
Exportar modelos de inferencia portables y consistentes se logra incluyendo las capas de preprocesamiento en el propio modelo y utilizando formatos como SavedModel. Esto garantiza que la misma lógica de transformación se aplique en producción, mejora la escalabilidad entre entornos y reduce errores causados por diferencias en pipelines externas. Para maximizar rendimiento, considera compilar modelos con TensorFlow Serving o convertir a formatos optimizados si corresponde, y medir la latencia de las transformaciones incluidas.
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