TensorFlow ในบทช่วยสอนการผลิต

บทช่วยสอนเหล่านี้จะช่วยคุณในการเริ่มต้น และช่วยให้คุณเรียนรู้วิธีต่างๆ ในการทำงานกับ TFX สำหรับเวิร์กโฟลว์การผลิตและการปรับใช้ คุณจะได้เรียนรู้สองรูปแบบหลักในการพัฒนาไปป์ไลน์ TFX:

  • การใช้ InteractiveContext เพื่อพัฒนาไปป์ไลน์ในโน้ตบุ๊ก โดยทำงานกับส่วนประกอบเดียวในแต่ละครั้ง สไตล์นี้ทำให้การพัฒนาง่ายขึ้นและมี Pythonic มากขึ้น
  • การกำหนดไปป์ไลน์ทั้งหมดและดำเนินการด้วยตัวรันเนอร์ นี่คือลักษณะของไปป์ไลน์ของคุณเมื่อคุณปรับใช้

บทแนะนำการเริ่มต้นใช้งาน

อาจเป็นไปป์ไลน์ที่ง่ายที่สุดที่คุณสามารถสร้างได้ เพื่อช่วยคุณในการเริ่มต้น คลิกปุ่ม เรียกใช้ใน Google Colab
Building บนไปป์ไลน์อย่างง่ายเพื่อเพิ่มองค์ประกอบการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
Building บนไปป์ไลน์การตรวจสอบข้อมูลเพื่อเพิ่มส่วนประกอบทางวิศวกรรมฟีเจอร์
Building บนไปป์ไลน์อย่างง่ายเพื่อเพิ่มส่วนประกอบการวิเคราะห์โมเดล

TFX บน Google Cloud

Google Cloud นำเสนอผลิตภัณฑ์ต่างๆ เช่น BigQuery, Vertex AI เพื่อให้เวิร์กโฟลว์ ML ของคุณคุ้มค่าและปรับขนาดได้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ผลิตภัณฑ์เหล่านั้นในไปป์ไลน์ TFX ของคุณ
การรันไปป์ไลน์บนบริการไปป์ไลน์ที่มีการจัดการ Vertex Pipelines
โดยใช้ BigQuery เป็นแหล่งข้อมูลของไปป์ไลน์ ML
การใช้ทรัพยากรคลาวด์สำหรับการฝึกอบรม ML และการให้บริการด้วย Vertex AI
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการใช้ไปป์ไลน์ของแพลตฟอร์ม TFX และ Cloud AI

ขั้นตอนถัดไป

เมื่อคุณมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ TFX แล้ว ให้ตรวจสอบบทแนะนำและคำแนะนำเพิ่มเติมเหล่านี้ และอย่าลืมอ่าน คู่มือผู้ใช้ TFX
การแนะนำ TFX แบบทีละองค์ประกอบ รวมถึง บริบทเชิงโต้ตอบ ซึ่งเป็นเครื่องมือการพัฒนาที่มีประโยชน์มาก คลิกปุ่ม เรียกใช้ใน Google Colab
บทช่วยสอนที่แสดงวิธีการพัฒนาส่วนประกอบ TFX ที่คุณกำหนดเอง
สมุดบันทึก Google Colab นี้สาธิตวิธีการใช้การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล TensorFlow (TFDV) เพื่อตรวจสอบและแสดงภาพชุดข้อมูล รวมถึงการสร้างสถิติเชิงพรรณนา การอนุมานสคีมา และการค้นหาความผิดปกติ
สมุดบันทึก Google Colab นี้สาธิตวิธีใช้ TensorFlow Model Analysis (TFMA) เพื่อตรวจสอบและแสดงภาพคุณลักษณะของชุดข้อมูล และประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองตามแกนความแม่นยำหลายแกน
บทช่วยสอนนี้สาธิตวิธีการใช้ TensorFlow Serving เพื่อให้บริการโมเดลโดยใช้ REST API แบบง่ายๆ