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.
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.
كيف تستخدم الشركات TFX
حلول للمشاكل الشائعة
استكشف البرامج التعليمية خطوة بخطوة لمساعدتك في مشاريعك.
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.
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.
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 بلوق و قائمة تشغيل YouTube للمحتوى TFX إضافية،
والاشتراك في النشرة الإخبارية الشهرية TensorFlow للحصول على
آخر الإعلانات المرسلة مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.
ساهم العديد من الشركاء والمطورين في المشروع ، والآن أصبح TFX 1.0 هنا! بالإضافة إلى دعم البرمجة اللغوية العصبية وتطبيقات الهاتف المحمول والويب ، يوفر الإصدار الجديد واجهات برمجة تطبيقات عامة ومستقرة لمستخدمي TFX OSS.
تعرف على كيفية قيام Google بإنشاء منتجات ML باستخدام TFX. تعمل TFX في أي مكان تقريبًا ، بما في ذلك خطوط أنابيب Cloud AI. تدريب النموذج الخاص بك هو مجرد بداية ، ولكن يمكنك الانتقال من الصفر إلى البطل مع Production ML باستخدام TFX ، وجعل تطبيقك المذهل جاهزًا للعالم!
قم بتحسين تجربة مستخدم موقع الويب من خلال تدريب نموذج تعلم آلي مخصص باستخدام بيانات التنقل في الموقع للتنبؤ بالصفحات التالية ، واستخدام تطبيق Angular لجلب المحتوى مسبقًا وتحسين سرعة الموقع.
تعرف على كيفية نشر نموذج بكفاءة باستخدام TFX RunInference API مع Google Cloud Dataflow. يوفر هذا المنشور نظرة عامة على السيناريوهات الشائعة ، من الاستدلال القياسي إلى المعالجة اللاحقة واستخدام RunInference API في مواقع متعددة في خط الأنابيب.