TensorFlow ในบทช่วยสอนการผลิต
วิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้ TensorFlow Extended (TFX) คือการเรียนรู้โดยการทำ บทช่วยสอนเหล่านี้เป็นตัวอย่างของส่วนสำคัญของ TFX ประกอบด้วยบทช่วยสอนสำหรับผู้เริ่มต้นใช้งาน และบทช่วยสอนขั้นสูงเพิ่มเติมสำหรับเวลาที่คุณต้องการเจาะลึกในส่วนขั้นสูงของ TFX
บทแนะนำการเริ่มต้นใช้งาน
1. ไปป์ไลน์เริ่มต้น
อาจเป็นไปป์ไลน์ที่ง่ายที่สุดที่คุณสามารถสร้างเพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นได้ คลิกเรียกใช้ในปุ่ม Google Colab2. การเพิ่มการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
สร้างบนไปป์ไลน์ง่ายๆ เพื่อเพิ่มส่วนประกอบการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล3. การเพิ่มคุณสมบัติวิศวกรรม
การสร้างบนไปป์ไลน์การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลเพื่อเพิ่มองค์ประกอบทางวิศวกรรมคุณลักษณะ4. การเพิ่มการวิเคราะห์แบบจำลอง
สร้างบนไปป์ไลน์อย่างง่ายเพื่อเพิ่มองค์ประกอบการวิเคราะห์แบบจำลองTFX บน Google Cloud
Google Cloud นำเสนอผลิตภัณฑ์ต่างๆ เช่น BigQuery, Vertex AI เพื่อให้เวิร์กโฟลว์ ML ของคุณคุ้มค่าและปรับขนาดได้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ผลิตภัณฑ์เหล่านั้นในไปป์ไลน์ TFX ของคุณ
ทำงานบน Vertex Pipelines
การเรียกใช้ไปป์ไลน์บนบริการไปป์ไลน์ที่มีการจัดการ Vertex Pipelinesอ่านข้อมูลจาก BigQuery
การใช้ BigQuery เป็นแหล่งข้อมูลของไปป์ไลน์ MLการฝึกอบรมและการให้บริการ Vertex AI
การใช้ทรัพยากรระบบคลาวด์สำหรับการฝึกอบรม ML และให้บริการด้วย Vertex AITFX บนไปป์ไลน์แพลตฟอร์ม Cloud AI
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการใช้ TFX และ Cloud AI Platform Pipelinesขั้นตอนถัดไป
เมื่อคุณมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ TFX แล้ว ให้ตรวจดูบทแนะนำและคำแนะนำเพิ่มเติมเหล่านี้ และไม่ลืมที่จะอ่าน คู่มือการใช้งาน TFX
บทแนะนำเกี่ยวกับไปป์ไลน์ที่สมบูรณ์
แนะนำส่วนประกอบโดยส่วนประกอบ TFX รวมทั้งบริบทการโต้ตอบและการพัฒนาเครื่องมือที่มีประโยชน์มาก คลิกเรียกใช้ในปุ่ม Google Colabบทช่วยสอนส่วนประกอบที่กำหนดเอง
บทช่วยสอนที่แสดงวิธีพัฒนาส่วนประกอบ TFX ที่คุณกำหนดเองการตรวจสอบข้อมูล
สมุดบันทึก Google Colab นี้สาธิตวิธีการใช้ TensorFlow Data Validation (TFDV) เพื่อตรวจสอบและแสดงภาพชุดข้อมูล รวมถึงการสร้างสถิติเชิงพรรณนา การอนุมานสคีมา และการค้นหาความผิดปกติการวิเคราะห์แบบจำลอง
สมุดบันทึก Google Colab นี้สาธิตวิธีใช้ TensorFlow Model Analysis (TFMA) เพื่อตรวจสอบและแสดงภาพลักษณะของชุดข้อมูล และประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองตามความแม่นยำหลายแกนให้บริการนางแบบ
บทช่วยสอนนี้สาธิตวิธีการใช้ TensorFlow Serving เพื่อให้บริการโมเดลโดยใช้ REST API อย่างง่ายวิดีโอและการอัปเดต
สมัครเป็นสมาชิก TFX YouTube เพลย์ลิส และ บล็อก สำหรับวิดีโอล่าสุดและการปรับปรุง
TFX: ML การผลิตด้วย TensorFlow ในปี 2020
TF Dev Summit 2020
TFX: ไปป์ไลน์การผลิต ML ด้วย TensorFlow
TF World 2019
การเรียนรู้ของเครื่องจากการวิจัยสู่การผลิต
GOTO โคเปนเฮเกน 2019