TensorFlow ในแบบฝึกหัดการผลิต
วิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้ TensorFlow Extended (TFX) คือการเรียนรู้โดยการลงมือทำ บทช่วยสอนเหล่านี้เป็นตัวอย่างส่วนสำคัญของ TFX ประกอบด้วยแบบฝึกหัดสำหรับผู้เริ่มต้นเพื่อเริ่มต้นและบทแนะนำขั้นสูงเพิ่มเติมสำหรับเมื่อคุณต้องการดำดิ่งสู่ส่วนขั้นสูงของ TFX
แบบฝึกหัดสำหรับผู้เริ่มต้น
การสอนส่วนประกอบ TFX
การแนะนำ TensorFlow Extended แบบทีละองค์ประกอบโดยใช้ Keras API และทำงานในสมุดบันทึก Google Colab คลิกปุ่ม Run in Google Colabการสอน TFX Airflow
บทช่วยสอนทีละขั้นตอนในการสร้างท่อ TFX ในสภาพแวดล้อมการพัฒนาในพื้นที่ของคุณโดยแสดงการผสานรวมกับสมุดบันทึก TensorBoard และ JupyterTFX บน Cloud AI Platform Pipelines
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการใช้ TensorFlow Extended และ Cloud AI Platform Pipelines เพื่อช่วยให้คุณเรียนรู้วิธีสร้างไปป์ไลน์ Machine Learning บน Google Cloudขั้นตอนถัดไป
เมื่อคุณมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ TFX แล้วให้ตรวจสอบบทช่วยสอนและคำแนะนำเพิ่มเติมเหล่านี้ และอย่าลืมอ่าน คู่มือการใช้งาน TFX
การตรวจสอบข้อมูล
สมุดบันทึก Google Colab นี้แสดงให้เห็นถึงวิธีการใช้ TensorFlow Data Validation (TFDV) เพื่อตรวจสอบและแสดงภาพชุดข้อมูลรวมถึงการสร้างสถิติเชิงพรรณนาการอนุมานสคีมาและการค้นหาความผิดปกติการวิเคราะห์โมเดล
สมุดบันทึก Google Colab นี้แสดงให้เห็นถึงวิธีการใช้ TensorFlow Model Analysis (TFMA) เพื่อตรวจสอบและแสดงภาพลักษณะของชุดข้อมูลและประเมินประสิทธิภาพของโมเดลตามแกนความแม่นยำต่างๆรับใช้นางแบบ
บทช่วยสอนนี้สาธิตวิธีใช้ TensorFlow Serving เพื่อให้บริการโมเดลโดยใช้ REST APIวิดีโอและการอัปเดต
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