انضم إلى مجتمع SIG TFX-Addons وساعد في جعل TFX أفضل!
ترجمت واجهة Cloud Translation API‏ هذه الصفحة.
Switch to English

TensorFlow Extended (TFX) عبارة عن منصة شاملة لنشر خطوط أنابيب ML للإنتاج

عندما تكون جاهزًا لنقل نماذجك من البحث إلى الإنتاج ، استخدم TFX لإنشاء وإدارة خط أنابيب إنتاج.

تشغيل كولاب

يستعرض هذا البرنامج التعليمي التفاعلي كل مكون مدمج في TFX.

انظر الدروس

توضح لك البرامج التعليمية كيفية استخدام TFX مع أمثلة كاملة وشاملة.

انظر الدليل

أدلة تشرح مفاهيم ومكونات TFX.

كيف تعمل

خط أنابيب TFX عبارة عن سلسلة من المكونات التي تنفذ خط أنابيب ML المصمم خصيصًا لمهام التعلم الآلي عالية الأداء والقابلة للتطوير. تم تصميم المكونات باستخدام مكتبات TFX والتي يمكن استخدامها أيضًا بشكل فردي.

حلول للمشاكل الشائعة

استكشف البرامج التعليمية خطوة بخطوة لمساعدتك في مشروعاتك.

متوسط
تدريب نموذج TensorFlow وتقديمه باستخدام خدمة TensorFlow

يقوم هذا الدليل بتدريب نموذج شبكة عصبية لتصنيف صور الملابس ، مثل الأحذية الرياضية والقمصان ، وحفظ النموذج المدرب ، ثم تقديمه مع خدمة TensorFlow. ينصب التركيز على خدمة TensorFlow ، بدلاً من النمذجة والتدريب في TensorFlow.

متوسط
قم بإنشاء خطوط أنابيب TFX مستضافة على Google Cloud

مقدمة إلى TensorFlow Extended (TFX) و Cloud AI Platform Pipelines لإنشاء مسارات تعلم الآلة الخاصة بك على Google Cloud. اتبع عملية تطوير ML نموذجية ، بدءًا من فحص مجموعة البيانات ، وانتهاءً بخط أنابيب عمل كامل.

متوسط
استخدم TFX مع TensorFlow Lite للاستدلال على الجهاز

تعرف على كيفية قيام TensorFlow Extended (TFX) بإنشاء وتقييم نماذج التعلم الآلي التي سيتم نشرها على الجهاز. توفر TFX الآن دعمًا أصليًا لـ TFLite ، مما يجعل من الممكن إجراء استدلال عالي الكفاءة على الأجهزة المحمولة.

الأخبار والإعلانات

تحقق من مدونتنا وقائمة تشغيل YouTube للحصول على محتوى TFX إضافي ،
والاشتراك في النشرة الإخبارية الشهرية TensorFlow للحصول على
آخر الإعلانات المرسلة مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.

15 فبراير 2021  
كيف تقوم OpenX بتدريب وتقديم مليون استفسار في الثانية في أقل من 15 مللي ثانية

استفادت OpenX من العديد من المنتجات في نظام TensorFlow البيئي و Google Cloud ، بما في ذلك TF Serving و Kubeflow Pipelines ، لبناء خدمة تعطي الأولوية لحركة المرور لمنصات الطلب الجانبية في مجال تكنولوجيا الإعلانات.

8 يناير 2021  
البيانات الوصفية لـ ML: التحكم في الإصدار لـ ML

يتطلب تعقيد كود ML والتحف مثل النماذج ومجموعات البيانات وغير ذلك الكثير التحكم في الإصدار. لهذا السبب قمنا ببناء البيانات الوصفية للتعلم الآلي (MLMD) ، وهي مكتبة لتتبع النسب الكاملة لسير عمل تعلم الآلة بالكامل.

3 ديسمبر 2020  
هندسة ML لعمليات نشر ML مع TFX

في هذا التحديث ، سنغطي أساسيات TFX ونسلط الضوء على الجديد هذا العام لمساعدتك على البدء. سنعرض لك أيضًا نظرة عملية على كيفية تجميع نظام خط أنابيب الإنتاج باستخدام TFX.

متابعة
9 أكتوبر 2020  
التعلم المهيكل العصبي في TFX

يمكن استخدام التعلم المنظم العصبي لتدريب الشبكات العصبية بإشارات منظمة. تعرف على كيفية إنشاء نموذج منظم للرسم البياني باستخدام NSL في TFX باستخدام مكونات مخصصة وجربه بنفسك في Colab التفاعلية.