Google I/O-তে TensorFlow-এ যোগ দিন, 11-12 মে এখনই নিবন্ধন করুন

উত্পাদনের টিউটোরিয়ালে টেনসরফ্লো

টেনসরফ্লো এক্সটেন্ডেড (টিএফএক্স) শেখার সর্বোত্তম উপায় হ'ল শিখাই। এই টিউটোরিয়ালগুলি টিএফএক্স এর মূল অংশগুলির উদাহরণ কেন্দ্রিক। এগুলির মধ্যে শুরু করার জন্য শিক্ষামূলক টিউটোরিয়াল এবং আপনি যখন টিএফএক্সের আরও উন্নত অংশে ডুব দিতে চান তার জন্য আরও উন্নত টিউটোরিয়াল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

টিএফএক্স 1.0

আমরা প্রাপ্যতা ঘোষনা করছে TFX 1.0.0 । এটি টিএফএক্সের প্রাথমিক পোস্ট-বিটা রিলিজ, যা স্থিতিশীল পাবলিক এপিআই এবং শিল্পকলা সরবরাহ করে। আপনি নিশ্চিত থাকতে পারেন যে আপনার ভবিষ্যত TFX পাইপলাইনগুলি সামঞ্জস্য সুযোগ এই সংজ্ঞায়িত মধ্যে আপগ্রেড করার পরে কাজ রাখা হবে বোঝায় যা RFC

টিউটোরিয়াল শুরু করা

আপনাকে শুরু করতে সাহায্য করার জন্য সম্ভবত আপনি তৈরি করতে পারেন সবচেয়ে সহজ পাইপলাইন। গুগল Colab বোতাম রান এ ক্লিক করুন।
তথ্য বৈধতা উপাদান যোগ করার জন্য সহজ পাইপলাইন উপর বিল্ডিং.
একটি বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল উপাদান যোগ করার জন্য ডেটা যাচাইকরণ পাইপলাইন তৈরি করা।
একটি মডেল বিশ্লেষণ উপাদান যোগ করার জন্য সহজ পাইপলাইন নির্মাণ.

গুগল ক্লাউডে টিএফএক্স

গুগল ক্লাউড আপনার এমএল ওয়ার্কফ্লোকে সাশ্রয়ীকরণ এবং স্কেলযোগ্য করার জন্য বিগকোয়ারী, ভার্টেক্স এআই এর মতো বিভিন্ন পণ্য সরবরাহ করে। আপনি কীভাবে আপনার টিএফএক্স পাইপলাইনে সেই পণ্যগুলি ব্যবহার করবেন তা শিখবেন।
একটি পরিচালিত পাইপলাইন পরিষেবা, ভার্টেক্স পাইপলাইনে পাইপলাইন চালানো।
ML পাইপলাইনের ডেটা উৎস হিসেবে BigQuery ব্যবহার করা।
ML প্রশিক্ষণের জন্য ক্লাউড সংস্থান ব্যবহার করা এবং Vertex AI এর সাথে পরিবেশন করা।
TFX এবং ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম পাইপলাইন ব্যবহারের একটি ভূমিকা।

পরবর্তী পদক্ষেপ

আপনার কাছে টিএফএক্সের প্রাথমিক ধারণাটি পাওয়ার পরে এই অতিরিক্ত টিউটোরিয়াল এবং গাইডগুলি পরীক্ষা করুন। এবং পড়তে ভুলবেন না TFX ইউজার গাইড
TFX একটি কম্পোনেন্ট-বাই-উপাদান ভূমিকা, ইন্টারেক্টিভ প্রসঙ্গ, একটি খুব দরকারী উন্নয়ন টুল সহ। গুগল Colab বোতাম রান এ ক্লিক করুন।
আপনার নিজস্ব কাস্টম TFX উপাদানগুলি কীভাবে বিকাশ করবেন তা দেখানো একটি টিউটোরিয়াল।
এই Google Colab নোটবুকটি দেখায় যে কীভাবে টেনসরফ্লো ডেটা ভ্যালিডেশন (TFDV) একটি ডেটাসেট অনুসন্ধান এবং কল্পনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যার মধ্যে বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান তৈরি করা, একটি স্কিমা অনুমান করা এবং অসঙ্গতিগুলি খুঁজে পাওয়া সহ।
এই Google Colab নোটবুকটি দেখায় যে কীভাবে টেনসরফ্লো মডেল অ্যানালাইসিস (TFMA) একটি ডেটাসেটের বৈশিষ্ট্য অনুসন্ধান ও কল্পনা করতে এবং নির্ভুলতার বিভিন্ন অক্ষ বরাবর একটি মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
এই টিউটোরিয়ালটি দেখায় কিভাবে TensorFlow সার্ভিং একটি সাধারণ REST API ব্যবহার করে একটি মডেল পরিবেশন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।