TensorFlow Extended (TFX) — это комплексная платформа для развертывания производственных конвейеров машинного обучения.
Когда вы будете готовы перевести свои модели из исследовательской в производственную, используйте TFX для создания производственного конвейера и управления им.
Как это работает
Конвейер TFX — это последовательность компонентов, реализующих конвейер машинного обучения, специально разработанный для масштабируемых высокопроизводительных задач машинного обучения. Компоненты создаются с использованием библиотек TFX, которые также можно использовать по отдельности.
Как компании используют TFX
Решения распространенных проблем
Изучите пошаговые руководства, которые помогут вам в ваших проектах.
Это руководство обучает модель нейронной сети классифицировать изображения одежды, например кроссовок и рубашек, сохраняет обученную модель, а затем обслуживает ее с помощью TensorFlow Serving. Основное внимание уделяется обслуживанию TensorFlow, а не моделированию и обучению в TensorFlow.
Введение в TensorFlow Extended (TFX) и конвейеры платформы облачного ИИ для создания собственных конвейеров машинного обучения в Google Cloud. Следуйте типичному процессу разработки машинного обучения, начиная с изучения набора данных и заканчивая полным рабочим конвейером.
Узнайте, как TensorFlow Extended (TFX) может создавать и оценивать модели машинного обучения, которые будут развернуты на устройстве. TFX теперь обеспечивает встроенную поддержку TFLite, что позволяет выполнять высокоэффективный логический вывод на мобильных устройствах.
Новости и объявления
Посетите наш блог и плейлист YouTube для получения дополнительного контента TFX,
и подпишитесь на нашу рассылку TensorFlow, чтобы получать
последние объявления, отправленные прямо на ваш почтовый ящик.