TensorFlow ในแบบฝึกหัดการผลิต
วิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้ TensorFlow Extended (TFX) คือการเรียนรู้โดยการลงมือทำ บทช่วยสอนเหล่านี้เป็นตัวอย่างส่วนสำคัญของ TFX ประกอบด้วยแบบฝึกหัดสำหรับผู้เริ่มต้นเพื่อเริ่มต้นและแบบฝึกหัดขั้นสูงเพิ่มเติมเมื่อคุณต้องการดำดิ่งสู่ส่วนขั้นสูงของ TFX
บทแนะนำการเริ่มต้น
1. ท่อสตาร์ท
อาจเป็นไปป์ไลน์ที่ง่ายที่สุดที่คุณสามารถสร้างได้เพื่อช่วยคุณในการเริ่มต้น คลิกปุ่ม Run in Google Colab2. การเพิ่มการตรวจสอบข้อมูล
สร้างบนไปป์ไลน์อย่างง่ายเพื่อเพิ่มส่วนประกอบการตรวจสอบข้อมูล3. การเพิ่มวิศวกรรมคุณลักษณะ
การสร้างไปป์ไลน์การตรวจสอบข้อมูลเพื่อเพิ่มองค์ประกอบทางวิศวกรรมคุณลักษณะ4. การเพิ่มการวิเคราะห์แบบจำลอง
สร้างบนไปป์ไลน์อย่างง่ายเพื่อเพิ่มส่วนประกอบการวิเคราะห์แบบจำลองขั้นตอนถัดไป
เมื่อคุณมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ TFX แล้วให้ตรวจสอบบทช่วยสอนและคำแนะนำเพิ่มเติมเหล่านี้ และอย่าลืมอ่าน คู่มือการใช้งาน TFX
การสอนส่วนประกอบ TFX
การแนะนำทีละองค์ประกอบสำหรับ TFX รวมถึง บริบทแบบโต้ตอบ ซึ่งเป็นเครื่องมือในการพัฒนาที่มีประโยชน์มาก คลิกปุ่ม Run in Google Colabบทแนะนำส่วนประกอบที่กำหนดเอง
บทช่วยสอนที่แสดงวิธีการพัฒนาส่วนประกอบ TFX ของคุณเองTFX บน Cloud AI Platform Pipelines
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการใช้ TFX และ Cloud AI Platform Pipelines เพื่อช่วยให้คุณเรียนรู้วิธีสร้างไปป์ไลน์ Machine Learning บน Google Cloudการตรวจสอบข้อมูล
สมุดบันทึก Google Colab นี้แสดงให้เห็นถึงวิธีการใช้ TensorFlow Data Validation (TFDV) เพื่อตรวจสอบและแสดงภาพชุดข้อมูลรวมถึงการสร้างสถิติเชิงบรรยายการอนุมานสคีมาและการค้นหาความผิดปกติการวิเคราะห์แบบจำลอง
สมุดบันทึก Google Colab นี้แสดงให้เห็นถึงวิธีที่สามารถใช้ TensorFlow Model Analysis (TFMA) เพื่อตรวจสอบและแสดงภาพลักษณะของชุดข้อมูลและประเมินประสิทธิภาพของโมเดลตามแกนความแม่นยำต่างๆรับใช้นางแบบ
บทช่วยสอนนี้สาธิตวิธีใช้ TensorFlow Serving เพื่อให้บริการโมเดลโดยใช้ REST API แบบง่ายวิดีโอและการอัปเดต
สมัครสมาชิก TFX YouTube Playlist และ บล็อก สำหรับวิดีโอและการอัปเดตล่าสุด
TFX: Production ML ด้วย TensorFlow ในปี 2020
TF Dev Summit 2020
TFX: การผลิต ML ไปป์ไลน์ด้วย TensorFlow
TF World 2019
นำ Machine Learning จากการวิจัยไปสู่การผลิต
GOTO โคเปนเฮเกน 2019