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TensorFlow Extended(TFX)는 프로덕션 ML 파이프라인을 배포하기 위한 엔드 투 엔드 플랫폼입니다

연구에서 프로덕션으로 모델을 이동할 준비가 되면 TFX를 사용하여 프로덕션 파이프라인을 만들고 관리하세요.

Colab 실행

이 대화형 가이드에서는 TFX에 내장된 각 구성요소를 설명합니다.

가이드 보기

가이드에서는 완벽한 엔드 투 엔드 예제와 함께 TFX를 사용하는 방법을 보여줍니다.

가이드 보기

가이드는 TFX의 개념과 구성요소에 관해 설명합니다.

작동 방식

TFX 파이프라인은 확장 가능한 고성능 머신러닝 작업을 위해 특별히 설계된 ML 파이프라인을 구현하는 일련의 구성요소입니다. 구성요소는 TFX 라이브러리를 사용하여 빌드되며, 이는 개별적으로 사용할 수도 있습니다.

기업에서 TFX를 활용하는 방법

일반적인 문제 해결책

프로젝트에 도움이 되는 단계별 가이드를 탐색하세요.

중급
TensorFlow Serving으로 TensorFlow 모델을 학습시키고 제공하기

이 가이드는 운동화 및 셔츠와 같은 의류 이미지를 분류하는 신경망 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 저장한 다음, TensorFlow Serving을 사용하여 서빙합니다. TensorFlow를 사용한 모델링 및 학습보다는 TensorFlow Serving에 중점을 둡니다.

중급
Google Cloud에 호스팅된 TFX 파이프라인 만들기

Google Cloud에서 나만의 머신러닝 파이프라인을 제작할 수 있도록 도와주는 TensorFlow Extended(TFX) 및 Cloud AI Platform 파이프라인을 소개합니다. 일반적인 ML 개발 과정을 따라 개발해 보세요. 데이터 세트 검사부터 시작해 제대로 작동하는 파이프라인을 완성할 수 있습니다.

중급
TensorFlow Lite로 기기 내 추론에 TFX 사용

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뉴스 및 공지사항

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May 19, 2021  
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May 18, 2021  
Speed-up your sites with web-page prefetching using ML

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May 6, 2021  
Using TFX inference with Dataflow for large scale ML inference patterns

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