TensorFlow 특별 관심 그룹(SIG)에 기여

TensorFlow Special Interest Groups(TF SIG)는 TensorFlow 생태계의 주요 부분에 대한 커뮤니티 기여를 조직합니다. SIG 리더와 회원은 함께 협력하여 중요한 TensorFlow 사용 사례를 구축하고 지원합니다.

SIG는 업계 협력자와 기계 학습 Google 개발자 전문가 (ML GDE)를 포함한 오픈 소스 커뮤니티 구성원이 주도합니다. TensorFlow의 성공은 상당 부분 그들의 노력과 기여 덕분입니다.

가장 관심 있는 TensorFlow 생태계 영역을 담당하는 SIG에 참여하시기 바랍니다. 모든 SIG가 동일한 수준의 에너지, 광범위한 범위 또는 거버넌스 모델을 갖는 것은 아닙니다. 자세히 알아보려면 SIG 헌장을 살펴보세요. TensorFlow 포럼 에서 SIG 리더 및 회원과 연락을 유지하세요. 여기서 선호하는 태그를 구독하고 정기 SIG 회의에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

SIG 애드온

SIG Addons는 잘 확립된 API 패턴을 따르지만 핵심 TensorFlow에서 사용할 수 없는 새로운 기능을 구현하는 커뮤니티 기여 저장소를 구축하고 유지 관리합니다.

TensorFlow는 기본적으로 수많은 연산자, 레이어, 메트릭, 손실, 최적화 프로그램 등을 지원합니다. 그러나 ML처럼 빠르게 변화하는 분야에는 핵심 TensorFlow에 통합할 수 없는 새로운 개발이 많이 있습니다(광범위한 적용 가능성이 아직 명확하지 않거나 커뮤니티의 소규모 하위 집합에서 주로 사용되기 때문). SIG 애드온을 사용하면 사용자는 지속 가능한 방식으로 TensorFlow 생태계에 새로운 확장 기능을 도입할 수 있습니다.

GitHub의 SIG 애드온 기여 포럼에서 토론

SIG 빌드

SIG Build는 TensorFlow 빌드 프로세스를 개선하고 확장합니다. SIG Build는 커뮤니티를 위해 커뮤니티에서 기여한 리소스, 가이드, 도구 및 빌드를 보여주는 저장소를 유지 관리합니다.

GitHub에 SIG 빌드 기여 포럼에서 토론

시그 IO

SIG IO는 TensorFlow의 기본 지원에서 사용할 수 없는 파일 시스템 및 파일 형식 모음인 TensorFlow I/O를 유지 관리합니다.

GitHub의 SIG IO 기여 포럼에서 토론

SIG JVM

SIG JVM은 사용자가 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 실행하는 데 JVM을 사용할 수 있도록 TF Java 바인딩을 유지 관리합니다.

Java 및 Scala 또는 Kotlin과 같은 기타 JVM 언어는 전 세계의 중소기업에서 대기업까지 자주 사용되므로 TensorFlow는 대규모 기계 학습을 채택하기 위한 전략적 선택입니다.

GitHub의 SIG JVM 기여 포럼에서 토론

SIG 모델

SIG Models는 TensorFlow 2의 최첨단 모델 구현에 기여하고 최첨단 연구에 TensorFlow 2를 사용하는 모범 사례를 공유하는 데 중점을 둡니다. 하위 그룹은 다양한 기계 학습 애플리케이션(Vision, NLP 등)을 중심으로 구성됩니다.

SIG Models는 TensorFlow Model GardenTensorFlow Hub를 중심으로 토론과 협업을 주최합니다. 아래에서 GitHub에 기여하는 방법을 알아보거나 포럼에서 연구 및 모델에 대해 토론하세요.

GitHub의 TensorFlow Model Garden 기여

GitHub의 TensorFlow Hub 기여

SIG 마이크로

SIG Micro는 메모리가 제한된 DSP, 마이크로 컨트롤러 및 기타 장치에서 기계 학습 모델을 실행하도록 설계된 TensorFlow Lite의 포트인 TensorFlow Lite for Microcontrollers 에 대한 업데이트를 논의하고 공유합니다.

GitHub의 TensorFlow Lite Micro 기여 포럼에서 토론

시그 밀리르

SIG MLIR은 TensorFlow, XLA 및 TF Lite용 MLIR 언어 및 유틸리티를 유지 관리하여 TensorFlow 그래프 및 코드 생성에 적용할 수 있는 고성능 컴파일러 및 최적화 기술을 제공합니다. 그들의 가장 중요한 목표는 새로운 하드웨어를 도입하는 데 드는 비용을 줄이고 기존 TensorFlow 사용자의 유용성을 향상시키는 공통 중간 표현(IR)을 만드는 것입니다.

GitHub의 SIG MLIR 기여 포럼에서 토론

SIG 네트워킹

SIG 네트워킹은 핵심 TensorFlow 및 관련 유틸리티에 대한 플랫폼별 네트워킹 확장을 위한 TensorFlow 네트워킹 저장소를 유지 관리합니다.

GitHub의 SIG 네트워킹 포럼에서 토론

SIG 추천자

SIG Recommenders는 커뮤니티에서 기여하고 유지 관리하는 TensorFlow를 기반으로 구축된 대규모 추천 시스템과 관련된 프로젝트 모음을 유지 관리합니다. 이러한 기여는 TensorFlow CoreTensorFlow Recommenders를 보완합니다.

GitHub의 SIG 추천자 기여 포럼에서 토론

SIG 러스트

SIG Rust는 TensorFlow에 대한 관용적 Rust 언어 바인딩을 유지합니다.

GitHub의 SIG Rust 기여 포럼에서 토론

SIG 텐서보드

SIG TensorBoard는 TensorFlow 프로그램 검사, 디버깅 및 최적화를 위한 도구 모음인 TensorBoard 에 대한 토론을 촉진합니다.

GitHub의 TensorBoard 기여 포럼에서 토론

SIG TF.js

SIG TF.js는 TensorFlow.js 에 대한 커뮤니티 기여 구성 요소를 촉진하고 SIG를 통해 프로젝트 지원을 제공합니다.

GitHub의 TensorFlow.js 기여 포럼에서 토론

SIG TFX-애드온

SIG TFX-Addons는 프로덕션 ML의 요구 사항을 충족하고 비전을 확장하며 TensorFlow Extended(TFX) 및 ML 커뮤니티를 위한 새로운 방향을 추진하는 데 도움이 되는 사용자 정의 및 추가 사항 공유를 가속화합니다.

GitHub의 SIG TFX-애드온 기여 포럼에서 토론

새로운 SIG

원하는 것을 찾지 못하셨나요? 새로운 TensorFlow SIG가 절실히 필요하다고 생각한다면 SIG 플레이북을 읽고 이를 기여자 커뮤니티에 제안하는 방법에 대한 지침을 따르십시오.