Tutoriales de TensorFlow en producción
La mejor manera de aprender TensorFlow Extended (TFX) es aprender haciendo. Estos tutoriales son ejemplos enfocados de las partes clave de TFX. Incluyen tutoriales para principiantes para comenzar y tutoriales más avanzados para cuando realmente desee sumergirse en partes más avanzadas de TFX.
TFX 1.0
Nos complace anunciar la disponibilidad de TFX 1.0.0 . Esta es la versión post-beta inicial de TFX, que proporciona artefactos y API públicas estables. Puede estar seguro de que sus futuras canalizaciones TFX seguirán funcionando después de una actualización dentro del alcance de compatibilidad definido en este RFC .
Tutoriales de introducción
1. Tubería de inicio
Probablemente la canalización más simple que puede crear, para ayudarlo a comenzar. Haga clic en el botón Ejecutar en Google Colab .2. Agregar validación de datos
Sobre la base de la canalización simple para agregar componentes de validación de datos.3. Adición de ingeniería de características
Basándose en la canalización de validación de datos para agregar un componente de ingeniería de características.4. Agregar análisis de modelo
Sobre la base de la canalización simple para agregar un componente de análisis de modelo.TFX en la nube de Google
Google Cloud ofrece varios productos como BigQuery, Vertex AI para hacer que su flujo de trabajo ML sea rentable y escalable. Aprenderá a usar esos productos en su tubería TFX.
Ejecución en canalizaciones Vertex
Ejecutar canalizaciones en un servicio de canalización administrado, Vertex Pipelines.Leer datos de BigQuery
Uso de BigQuery como fuente de datos de canalizaciones de ML.Capacitación y servicio de Vertex AI
Uso de recursos en la nube para capacitación y servicio de ML con Vertex AI.Canalizaciones de TFX en Cloud AI Platform
Una introducción al uso de TFX y Cloud AI Platform Pipelines.Próximos pasos
Una vez que tenga una comprensión básica de TFX, consulte estos tutoriales y guías adicionales. Y no olvide leer la Guía del usuario de TFX .
Tutorial completo de canalización
Una introducción componente por componente a TFX, incluido el contexto interactivo , una herramienta de desarrollo muy útil. Haga clic en el botón Ejecutar en Google Colab .Tutorial de componentes personalizados
Un tutorial que muestra cómo desarrollar sus propios componentes TFX personalizados.Validación de datos
Este cuaderno de Google Colab demuestra cómo se puede usar TensorFlow Data Validation (TFDV) para investigar y visualizar un conjunto de datos, incluida la generación de estadísticas descriptivas, la inferencia de un esquema y la búsqueda de anomalías.Análisis del modelo
Este cuaderno de Google Colab demuestra cómo se puede usar TensorFlow Model Analysis (TFMA) para investigar y visualizar las características de un conjunto de datos y evaluar el rendimiento de un modelo a lo largo de varios ejes de precisión.servir a un modelo
Este tutorial demuestra cómo se puede usar TensorFlow Serving para servir un modelo usando una API REST simple.Vídeos y actualizaciones
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TFX: Production ML con TensorFlow en 2020
Cumbre de desarrollo de TF 2020
Llevando el aprendizaje automático de la investigación a la producción
GOTO Copenhague 2019