उत्पादन ट्यूटोरियल में TensorFlow

ये ट्यूटोरियल आपको आरंभ करने में मदद करेंगे, और उत्पादन वर्कफ़्लो और परिनियोजन के लिए टीएफएक्स के साथ काम करने के कुछ अलग-अलग तरीके सीखने में आपकी मदद करेंगे। विशेष रूप से, आप TFX पाइपलाइन विकसित करने की दो मुख्य शैलियाँ सीखेंगे:

  • एक समय में एक घटक के साथ काम करते हुए, नोटबुक में एक पाइपलाइन विकसित करने के लिए InteractiveContext का उपयोग करना। यह शैली विकास को आसान और अधिक पायथोनिक बनाती है।
  • संपूर्ण पाइपलाइन को परिभाषित करना और इसे एक रनर के साथ निष्पादित करना। जब आप अपनी पाइपलाइनों को तैनात करेंगे तो वे इस तरह दिखेंगी।

Google क्लाउड पर TFX

Google क्लाउड आपके ML वर्कफ़्लो को किफ़ायती और स्केलेबल बनाने के लिए BigQuery, Vertex AI जैसे विभिन्न उत्पाद प्रदान करता है। आप अपनी TFX पाइपलाइन में उन उत्पादों का उपयोग करना सीखेंगे।
एक प्रबंधित पाइपलाइन सेवा, वर्टेक्स पाइपलाइनों पर पाइपलाइन चल रहा है।
एमएल पाइपलाइनों के डेटा स्रोत के रूप में BigQuery का उपयोग करके
एमएल प्रशिक्षण के लिए क्लाउड संसाधनों का उपयोग करना और वर्टेक्स एआई के साथ सेवा प्रदान करना।
टीएफएक्स और क्लाउड एआई प्लेटफॉर्म पाइपलाइनों का उपयोग करने का एक परिचय।

अगले चरण

एक बार जब आपको टीएफएक्स की बुनियादी समझ हो जाए, तो इन अतिरिक्त ट्यूटोरियल और गाइड की जांच करें। और टीएफएक्स उपयोगकर्ता गाइड पढ़ना न भूलें।
टीएफएक्स का एक घटक-दर-घटक परिचय, इंटरैक्टिव संदर्भ सहित, एक बहुत ही उपयोगी विकास उपकरण। Google Colab में चलाएँ बटन पर क्लिक करें।
एक ट्यूटोरियल जो दिखाता है कि अपने स्वयं के कस्टम टीएफएक्स घटकों को कैसे विकसित किया जाए।
यह Google Colab नोटबुक दर्शाता है कि कैसे TensorFlow डेटा सत्यापन (TFDV) का उपयोग किसी डेटासेट की जांच और कल्पना करने के लिए किया जा सकता है, जिसमें वर्णनात्मक आंकड़े उत्पन्न करना, एक स्कीमा का अनुमान लगाना और विसंगतियों का पता लगाना शामिल है।
यह Google Colab नोटबुक दर्शाता है कि कैसे TensorFlow मॉडल विश्लेषण (TFMA) का उपयोग डेटासेट की विशेषताओं की जांच और कल्पना करने और सटीकता के कई अक्षों के साथ एक मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है।
यह ट्यूटोरियल दर्शाता है कि कैसे एक सरल REST API का उपयोग करके किसी मॉडल को परोसने के लिए TensorFlow सर्विंग का उपयोग किया जा सकता है।

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