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TensorFlow Extended (TFX) es una plataforma de extremo a extremo para implementar canalizaciones de producción de AA

Cuando estés listo para que tus modelos pasen de la investigación a la producción, usa TFX para crear y administrar una canalización de producción.

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Este instructivo interactivo explica cada componente integrado de TFX.

Ver los instructivos

Los instructivos te enseñan a usar TFX con ejemplos completos de extremo a extremo.

Ver la guía

Las guías explican los conceptos y los componentes de TFX.

Cómo funciona

Una canalización de TFX es una secuencia de componentes que implementan una canalización de AA, la cual está específicamente diseñada para tareas de aprendizaje automático escalables y de alto rendimiento. Los componentes se compilan con bibliotecas de TFX que también se pueden usar de manera individual.

Soluciones para problemas comunes

Explora instructivos paso a paso para obtener ayuda con tus proyectos.

Intermedio
Entrena y entrega un modelo de TensorFlow con TensorFlow Serving

Esta guía entrena un modelo de red neuronal para que clasifique imágenes de indumentaria, como zapatillas y camisas, guarde el modelo entrenado y después lo entregue con TensorFlow Serving. En lugar de centrarse en el modelado y entrenamiento en TensorFlow, lo hace en TensorFlow Serving.

Intermedio
Crea canalizaciones de TFX alojadas en Google Cloud

Introducción a TensorFlow Extended (TFX) y a AI Platform Pipelines de Cloud para que crees tus propias canalizaciones de aprendizaje automático en Google Cloud. Sigue un típico proceso de desarrollo de AA: comienza por el análisis del conjunto de datos y termina con una canalización completa y en funcionamiento.

Intermedio
Usa TFX con TensorFlow Lite para la inferencia en el dispositivo

Aprende cómo TensorFlow Extended (TFX) puede crear y evaluar modelos de aprendizaje automático que se implementarán en el dispositivo. TFX ahora cuenta con compatibilidad nativa para TFLite, lo que posibilita realizar inferencia de alta eficiencia en los dispositivos móviles.

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