מדריכים של TensorFlow בהפקה
הדרכות לתחילת העבודה
1. צינור סטרטר
כנראה הצינור הפשוט ביותר שתוכל לבנות, כדי לעזור לך להתחיל. לחץ על הלחצן הפעל ב-Google Colab .2. הוספת אימות נתונים
בנייה על הצינור הפשוט להוספת רכיבי אימות נתונים.3. הוספת תכונות הנדסה
בנייה על צינור אימות הנתונים כדי להוסיף רכיב הנדסי תכונה.4. הוספת ניתוח מודל
בנייה על הצינור הפשוט להוספת רכיב ניתוח מודל.TFX ב-Google Cloud
Google Cloud מספק מוצרים שונים כמו BigQuery, Vertex AI כדי להפוך את זרימת העבודה של ML שלך לחסכונית וניתנת להרחבה. תלמד כיצד להשתמש במוצרים אלה בצנרת ה-TFX שלך.
פועל על צינורות Vertex
הפעלת צינורות בשירות צנרת מנוהל, Vertex Pipelines.קרא נתונים מ-BigQuery
שימוש ב-BigQuery כמקור נתונים של צינורות ML.אימון והגשה של Vertex AI
שימוש במשאבי ענן לאימון ML והגשה עם Vertex AI.TFX ב-Cloud AI Platform Pipelines
מבוא לשימוש ב-TFX ו-Cloud AI Platform Pipelines.השלבים הבאים
לאחר שתהיה לך הבנה בסיסית של TFX, בדוק את המדריכים והמדריכים הנוספים הללו. ואל תשכח לקרוא את המדריך למשתמש של TFX .
הדרכה מלאה בצנרת
מבוא רכיב אחר רכיב ל-TFX, כולל ההקשר האינטראקטיבי , כלי פיתוח שימושי מאוד. לחץ על הלחצן הפעל ב-Google Colab .מדריך רכיבים מותאם אישית
מדריך המראה כיצד לפתח רכיבי TFX מותאמים אישית משלך.אימות מידע
מחברת Google Colab זו מדגימה כיצד ניתן להשתמש ב-TensorFlow Data Validation (TFDV) כדי לחקור ולהמחיש מערך נתונים, כולל הפקת נתונים סטטיסטיים תיאוריים, הסקת סכימה ומציאת חריגות.ניתוח מודלים
מחברת זו של Google Colab מדגים כיצד ניתן להשתמש בניתוח מודל TensorFlow (TFMA) כדי לחקור ולהמחיש את המאפיינים של מערך נתונים ולהעריך את הביצועים של מודל לאורך מספר צירים של דיוק.משרת דוגמנית
מדריך זה מדגים כיצד ניתן להשתמש ב- TensorFlow Serving לשרת מודל באמצעות REST API פשוט.סרטונים ועדכונים
הירשם לרשימת ההשמעה והבלוג של YouTube TFX לקבלת הסרטונים והעדכונים האחרונים.
TFX: Production ML עם TensorFlow בשנת 2020
TF Dev Summit 2020
TFX: ייצור ML pipelines עם TensorFlow
TF World 2019
העברת למידת מכונה ממחקר לייצור
GOTO קופנהגן 2019