TFX হল প্রোডাকশন ML পাইপলাইন স্থাপনের জন্য এন্ড-টু-এন্ড প্ল্যাটফর্ম

আপনি যখন আপনার মডেলগুলিকে গবেষণা থেকে উৎপাদনে নিয়ে যেতে প্রস্তুত হন, তখন একটি উৎপাদন পাইপলাইন তৈরি এবং পরিচালনা করতে TFX ব্যবহার করুন।

Colab চালান

TFX-এর প্রতিটি অন্তর্নির্মিত উপাদান অন্বেষণ করে শুরু করুন।

টিউটোরিয়াল দেখুন

এন্ড-টু-এন্ড উদাহরণ সহ TFX কীভাবে ব্যবহার করবেন তা শিখুন।

গাইড দেখুন

গাইড TFX এর ধারণা এবং উপাদান ব্যাখ্যা করে।

অ্যাডঅনগুলি অন্বেষণ করুন

অতিরিক্ত TFX উপাদান সম্প্রদায় দ্বারা অবদান.

কিভাবে এটা কাজ করে

একটি TFX পাইপলাইন হল উপাদানগুলির একটি ক্রম যা একটি ML পাইপলাইন বাস্তবায়ন করে যা বিশেষভাবে পরিমাপযোগ্য, উচ্চ-পারফরম্যান্স মেশিন লার্নিং কাজের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। উপাদানগুলি TFX লাইব্রেরি ব্যবহার করে তৈরি করা হয় যা পৃথকভাবেও ব্যবহার করা যেতে পারে।

কিভাবে কোম্পানি TFX ব্যবহার করছে

সাধারণ সমস্যার সমাধান

আপনার প্রকল্পগুলিতে আপনাকে সাহায্য করার জন্য ধাপে ধাপে টিউটোরিয়ালগুলি অন্বেষণ করুন৷

মধ্যবর্তী
টেনসরফ্লো সার্ভিং সহ একটি টেনসরফ্লো মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন এবং পরিবেশন করুন

এই নির্দেশিকাটি স্নিকার এবং শার্টের মতো পোশাকের চিত্রগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলকে প্রশিক্ষণ দেয়, প্রশিক্ষিত মডেলটিকে সংরক্ষণ করে এবং তারপরে টেনসরফ্লো সার্ভিং এর সাথে পরিবেশন করে৷ টেনসরফ্লোতে মডেলিং এবং প্রশিক্ষণের পরিবর্তে টেনসরফ্লো সার্ভিংয়ের উপর ফোকাস করা হয়।

মধ্যবর্তী
Google ক্লাউডে হোস্ট করা TFX পাইপলাইন তৈরি করুন

Google ক্লাউডে আপনার নিজস্ব মেশিন লার্নিং পাইপলাইন তৈরি করতে TFX এবং ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম পাইপলাইনগুলির একটি ভূমিকা৷ একটি সাধারণ ML বিকাশ প্রক্রিয়া অনুসরণ করুন, ডেটাসেট পরীক্ষা করে শুরু করে এবং একটি সম্পূর্ণ কার্যকরী পাইপলাইন দিয়ে শেষ হয়।

মধ্যবর্তী
অন-ডিভাইস অনুমানের জন্য টেনসরফ্লো লাইটের সাথে TFX ব্যবহার করুন

কিভাবে TFX মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং মূল্যায়ন করতে পারে তা জানুন যা ডিভাইসে স্থাপন করা হবে। TFX এখন TFLite-এর জন্য নেটিভ সাপোর্ট প্রদান করে, যা মোবাইল ডিভাইসে অত্যন্ত দক্ষ অনুমান করা সম্ভব করে।

খবর এবং ঘোষণা

অতিরিক্ত TFX সামগ্রীর জন্য আমাদের ব্লগ এবং YouTube প্লেলিস্ট দেখুন,
এবং পেতে আমাদের TensorFlow নিউজলেটার সাবস্ক্রাইব করুন
সর্বশেষ ঘোষণা সরাসরি আপনার ইনবক্সে পাঠানো হয়েছে।

সামাজিক অংশগ্রহন

TensorFlow সম্প্রদায়ে অংশগ্রহণের আরও উপায় দেখুন।