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TensorFlow Extended (TFX) उत्पादन ML पाइपलाइनों को तैनात करने के लिए एक एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म है

जब आप अपने मॉडलों को अनुसंधान से उत्पादन की ओर ले जाने के लिए तैयार हों, तो उत्पादन पाइपलाइन बनाने और प्रबंधित करने के लिए TFX का उपयोग करें।

कोलाब चलाएं

यह इंटरैक्टिव ट्यूटोरियल टीएफएक्स के प्रत्येक अंतर्निर्मित घटक के माध्यम से चलता है।

ट्यूटोरियल देखें

ट्यूटोरियल आपको संपूर्ण, संपूर्ण उदाहरणों के साथ TFX का उपयोग करने का तरीका दिखाते हैं।

गाइड देखें

मार्गदर्शिकाएँ TFX की अवधारणाओं और घटकों की व्याख्या करती हैं।

यह काम किस प्रकार करता है

एक TFX पाइपलाइन घटकों का एक क्रम है जो एक ML पाइपलाइन को लागू करता है जिसे विशेष रूप से स्केलेबल, उच्च-प्रदर्शन मशीन सीखने के कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। घटक टीएफएक्स पुस्तकालयों का उपयोग करके बनाए जाते हैं जिन्हें व्यक्तिगत रूप से भी इस्तेमाल किया जा सकता है।

कंपनियां कैसे TFX का उपयोग कर रही हैं

आम समस्याओं का समाधान

अपनी परियोजनाओं में आपकी सहायता करने के लिए चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल एक्सप्लोर करें।

मध्यवर्ती
TensorFlow सर्विंग के साथ एक TensorFlow मॉडल को प्रशिक्षित करें और परोसें

यह मार्गदर्शिका स्नीकर्स और शर्ट जैसे कपड़ों की छवियों को वर्गीकृत करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क मॉडल को प्रशिक्षित करती है, प्रशिक्षित मॉडल को सहेजती है, और फिर इसे TensorFlow सर्विंग के साथ पेश करती है। TensorFlow में मॉडलिंग और प्रशिक्षण के बजाय, TensorFlow सर्विंग पर ध्यान केंद्रित किया गया है।

मध्यवर्ती
Google क्लाउड पर होस्ट की गई TFX पाइपलाइन बनाएं

Google क्लाउड पर अपनी मशीन लर्निंग पाइपलाइन बनाने के लिए TensorFlow Extended (TFX) और क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म पाइपलाइन का परिचय। एक विशिष्ट एमएल विकास प्रक्रिया का पालन करें, जो डेटासेट की जांच करके शुरू होती है, और एक पूर्ण कामकाजी पाइपलाइन के साथ समाप्त होती है।

मध्यवर्ती
ऑन-डिवाइस अनुमान के लिए TensorFlow Lite के साथ TFX का उपयोग करें

जानें कि कैसे TensorFlow Extended (TFX) मशीन लर्निंग मॉडल बना सकता है और उनका मूल्यांकन कर सकता है जिन्हें डिवाइस पर तैनात किया जाएगा। TFX अब TFLite के लिए मूल समर्थन प्रदान करता है, जिससे मोबाइल उपकरणों पर अत्यधिक कुशल अनुमान करना संभव हो जाता है।

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