本番環境の TensorFlow に関するチュートリアル
TensorFlow Extended(TFX)を学習するには、実際に試してみることが一番です。TFX の主要要素の例に焦点を当てた、初心者向けのチュートリアルから、TFX の高度な機能について詳細を学べる上級者向けのチュートリアルまで用意されています。
初心者向けチュートリアル
TFX コンポーネントのチュートリアル
Keras API を使用して Google Colab ノートブックで実行する TensorFlow Extended の、コンポーネントごとの概要です。[Google Colab で実行] ボタンをクリックします。TFX Airflow のチュートリアル
このチュートリアルでは TensorBoard や Jupyter ノートブックを統合して、ローカル開発環境で TFX パイプラインを構築するための詳細な手順を説明します。Cloud AI Platform Pipelines で TFX を使用する
TensorFlow Extended と Cloud AI Platform Pipelines の使用の概要です。Google Cloud 上で機械学習パイプラインを作成する方法について説明しています。次のステップ
TFX の基本を理解したら、これらの追加のチュートリアルとガイドを確認してください。必ず TFX ユーザーガイドもお読みください。
Data Validation
この Google Colab ノートブックでは、TensorFlow Data Validation(TFDV)を使用してデータセットを調査し可視化する方法について説明しています。具体的には、記述統計の生成、スキーマの推論、異常の検出を行います。Model Analysis
この Google Colab ノートブックでは、TensorFlow Model Analysis(TFMA)を使用して、データセットの特性を調査して可視化し、複数の精度軸に沿ってモデルのパフォーマンスを評価する方法について説明しています。モデルを提供する
このチュートリアルでは、TensorFlow Serving でシンプルな REST API を使用してモデルを提供する方法を説明します。動画と最新情報
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TFX: TensorFlow を使用した本番環境 ML(2020 年)
TF Dev Summit 2020
TFX: TensorFlow を使用した本番環境 ML パイプライン
TF World 2019
機械学習の研究段階から本番運用への移行
GOTO Copenhagen 2019