Üretim eğitimlerinde TensorFlow
TFX 1.0
TFX 1.0.0'ın kullanıma sunulduğunu duyurmaktan mutluluk duyuyoruz. Bu, kararlı genel API'ler ve yapılar sağlayan TFX'in ilk beta sonrası sürümüdür. Bu RFC'de tanımlanan uyumluluk kapsamında bir yükseltmeden sonra gelecekteki TFX işlem hatlarının çalışmaya devam edeceğinden emin olabilirsiniz.
Başlangıç eğitimleri
1. Başlangıç Boru Hattı
Başlamanıza yardımcı olacak muhtemelen inşa edebileceğiniz en basit boru hattı. Google Colab'da Çalıştır düğmesini tıklayın.2. Veri Doğrulama Ekleme
Veri doğrulama bileşenleri eklemek için basit ardışık düzen üzerine inşa etme.3. Özellik Mühendisliği Ekleme
Bir özellik mühendisliği bileşeni eklemek için veri doğrulama ardışık düzenini oluşturma.4. Model Analizi Ekleme
Bir model analizi bileşeni eklemek için basit işlem hattını geliştirme.Google Cloud'da TFX
Google Cloud, ML iş akışınızı uygun maliyetli ve ölçeklenebilir hale getirmek için BigQuery, Vertex AI gibi çeşitli ürünler sunar. Bu ürünleri TFX boru hattınızda nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.
Vertex Pipelines üzerinde Çalıştırma
İşlem hatlarını yönetilen bir işlem hattı hizmeti olan Vertex Pipelines üzerinde çalıştırma.BigQuery'den veri okuma
BigQuery'yi makine öğrenimi ardışık düzenlerinin veri kaynağı olarak kullanma.Vertex AI Eğitimi ve Sunumu
Makine öğrenimi eğitimi için bulut kaynaklarını kullanma ve Vertex AI ile sunma.Cloud AI Platform Ardışık Düzenlerinde TFX
TFX ve Cloud AI Platform Pipelines kullanımına giriş.Sonraki adımlar
TFX hakkında temel bilgilere sahip olduğunuzda, bu ek öğreticilere ve kılavuzlara göz atın. TFX Kullanım Kılavuzunu da okumayı unutmayın.
Eksiksiz Boru Hattı Eğitimi
Etkileşimli bağlam da dahil olmak üzere TFX'e bileşen bileşen giriş, çok kullanışlı bir geliştirme aracı. Google Colab'da Çalıştır düğmesini tıklayın.Özel Bileşen Eğitimi
Kendi özel TFX bileşenlerinizi nasıl geliştireceğinizi gösteren bir eğitim.Veri doğrulama
Bu Google Colab not defteri, tanımlayıcı istatistikler oluşturma, şema çıkarımı ve anormallikleri bulma dahil olmak üzere bir veri kümesini araştırmak ve görselleştirmek için TensorFlow Veri Doğrulaması'nın (TFDV) nasıl kullanılabileceğini gösterir.Model Analizi
Bu Google Colab not defteri, bir veri kümesinin özelliklerini araştırmak ve görselleştirmek ve bir modelin performansını birkaç doğruluk ekseni boyunca değerlendirmek için TensorFlow Model Analizinin (TFMA) nasıl kullanılabileceğini gösterir.Bir Modele Hizmet Edin
Bu eğitici, TensorFlow Serving'in basit bir REST API kullanarak bir modele hizmet etmek için nasıl kullanılabileceğini gösterir.Videolar ve güncellemeler
En son videolar ve güncellemeler için TFX YouTube Oynatma Listesine ve bloguna abone olun.
TFX: 2020'de TensorFlow ile Üretim Makine Öğrenimi
TF Geliştirme Zirvesi 2020
TFX: TensorFlow ile Üretim ML işlem hatları
TF Dünya 2019
Makine Öğrenimini Araştırmadan Üretime Taşımak
GOTO Kopenhag 2019