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TensorFlow Extended (TFX) est une plate-forme de bout en bout, conçue pour permettre le déploiement de pipelines de machine learning en production

Lorsque vous souhaitez faire passer vos modèles de la recherche à la production, utilisez TFX pour créer et gérer un pipeline de production.

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Ce tutoriel interactif vous fait découvrir chaque composant intégré de TFX.

Accéder aux tutoriels

Des tutoriels vous montrent comment utiliser TFX avec des exemples complets de bout en bout.

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Des guides expliquent les concepts et les composants de TFX.

Comment ça marche ?

Un pipeline TFX est une séquence de composants qui implémentent un pipeline de ML conçu spécialement pour les tâches de machine learning hautes performances et évolutives. Les composants sont créés à l'aide de bibliothèques TFX qui peuvent également être utilisées de façon individuelle.

Découvrez comment les entreprises utilisent TFX

Solutions aux problèmes fréquents

Découvrez des tutoriels détaillés conçus pour vous aider à avancer sur vos projets.

Intermédiaire
Entraînez et exploitez un modèle TensorFlow avec TensorFlow Serving.

Ce guide propose l'entraînement d'un modèle de réseau de neurones pour la classification d'images de vêtements (chaussures de sport et tee-shirts, par exemple), enregistre le modèle entraîné, puis l'exploite avec TensorFlow Serving. L'accent est mis sur TensorFlow Serving, plutôt que sur la modélisation et l'entraînement dans TensorFlow.

Intermédiaire
Créez des pipelines TFX hébergés sur Google Cloud

Introduction à TensorFlow Extended (TFX) et à Cloud AI Platform Pipelines pour créer vos propres pipelines de machine learning sur Google Cloud. Suivez un processus de développement de ML typique, depuis l'analyse de l'ensemble de données jusqu'à l'obtention d'un pipeline parfaitement fonctionnel.

Intermédiaire
Utiliser TFX avec TensorFlow Lite pour exécuter des inférences sur les appareils

Découvrez comment TensorFlow Extended (TFX) vous permet de créer et d'évaluer des modèles de machine learning à déployer sur des appareils. TFX est désormais compatible en natif avec TFLite, qui permet de réaliser des inférences extrêmement efficaces sur les appareils mobiles.

Actualités et annonces

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August 11, 2021  
How Digitec Galaxus trains and serves millions of personalized newsletters per week with TFX

Learn how the largest online retailer in Switzerland built a recommender system that uses contextual bandits on GCP in a scalable, modularized, low latency and cost-effective manner.

June 30, 2021  
Machine Learning Engineering for Production Specialization

Enroll in this four-course specialization to expand your production engineering capabilities. Learn how to conceptualize, build, and maintain integrated systems that continuously operate in production.

19 mai 2021  
Découvrez la version stable de TFX 1.0

Grâce aux contributions de nombreux partenaires et développeurs, TFX 1.0 est désormais disponible ! En plus de la compatibilité avec les applications TLN, mobiles et Web, la nouvelle version fournit aux utilisateurs de la plate-forme Open Source TFX des artéfacts et des API publiques stables.

19 mai 2021  
Votre application utilise-t-elle le ML ? Faites-en un produit de ML avec TFX

Découvrez comment Google crée des produits de ML à l'aide de TFX. TFX peut s'exécuter sur pratiquement n'importe quelle plate-forme, y compris les pipelines d'IA Cloud. Vous avez entraîné votre modèle de ML ? Passez au niveau supérieur dans votre système de ML en production à l'aide de TFX et préparez votre application pour qu'elle puisse être utilisée partout dans le monde !