TensorFlow Extended (TFX) عبارة عن منصة شاملة لنشر خطوط أنابيب ML للإنتاج
عندما تكون جاهزًا لنقل نماذجك من البحث إلى الإنتاج ، استخدم TFX لإنشاء وإدارة خط أنابيب إنتاج.
كيف تعمل
خط أنابيب TFX عبارة عن سلسلة من المكونات التي تنفذ خط أنابيب ML المصمم خصيصًا لمهام التعلم الآلي عالية الأداء والقابلة للتطوير. تم تصميم المكونات باستخدام مكتبات TFX والتي يمكن استخدامها أيضًا بشكل فردي.
حلول للمشاكل الشائعة
استكشف البرامج التعليمية خطوة بخطوة لمساعدتك في مشروعاتك.
يقوم هذا الدليل بتدريب نموذج شبكة عصبية لتصنيف صور الملابس ، مثل الأحذية الرياضية والقمصان ، وحفظ النموذج المدرب ، ثم تقديمه مع خدمة TensorFlow. ينصب التركيز على خدمة TensorFlow ، بدلاً من النمذجة والتدريب في TensorFlow.
مقدمة إلى TensorFlow Extended (TFX) و Cloud AI Platform Pipelines لإنشاء مسارات تعلم الآلة الخاصة بك على Google Cloud. اتبع عملية تطوير ML نموذجية ، بدءًا من فحص مجموعة البيانات ، وانتهاءً بخط أنابيب عمل كامل.
تعرف على كيفية قيام TensorFlow Extended (TFX) بإنشاء وتقييم نماذج التعلم الآلي التي سيتم نشرها على الجهاز. توفر TFX الآن دعمًا أصليًا لـ TFLite ، مما يجعل من الممكن إجراء استدلال عالي الكفاءة على الأجهزة المحمولة.
كيف تستخدم الشركات TFX
الأخبار والإعلانات
تحقق من مدونتنا وقائمة تشغيل YouTube للحصول على محتوى TFX إضافي ،
والاشتراك في النشرة الإخبارية الشهرية TensorFlow للحصول على
آخر الإعلانات المرسلة مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.
يتطلب تعقيد كود ML والتحف مثل النماذج ومجموعات البيانات وغير ذلك الكثير التحكم في الإصدار. لهذا السبب قمنا ببناء البيانات الوصفية للتعلم الآلي (MLMD) ، وهي مكتبة لتتبع النسب الكاملة لسير عمل تعلم الآلة بالكامل.
في هذا التحديث ، سنغطي أساسيات TFX ونبرز الجديد هذا العام لمساعدتك على البدء. سنعرض لك أيضًا نظرة عملية على كيفية تجميع نظام خط أنابيب الإنتاج باستخدام TFX.
يمكن استخدام التعلم المنظم العصبي لتدريب الشبكات العصبية بإشارات منظمة. تعرف على كيفية إنشاء نموذج منظم للرسم البياني باستخدام NSL في TFX باستخدام مكونات مخصصة وجربه بنفسك في Colab التفاعلية.
جولة سريعة في Sibyl و TFX ، وهما منصتان متتاليتان للغة ML (E2E) في Alphabet. تعرف على كيف ساعد تاريخ TFX في إعلام تخصص هندسة ML.