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.
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.
Esta guía entrena un modelo de red neuronal para que clasifique imágenes de ropa, como zapatillas y camisas, guarde el modelo entrenado y después lo entregue con TensorFlow Serving. Se centra en TensorFlow Serving, en lugar del modelado y entrenamiento en TensorFlow.
Una introducción a TensorFlow Extended (TFX) y a las canalizaciones de Cloud AI Platform 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.
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.
Cómo usan TFX las empresas
Noticias y anuncios
Visita nuestro blog y nuestra lista de reproducción de YouTube para encontrar contenido adicional de TFX
y suscríbete a nuestro boletín informativo mensual de TensorFlow para recibir los
anuncios más recientes directamente en tu casilla de correo.
El aprendizaje estructurado neuronal se puede usar para entrenar redes neuronales con indicadores estructurados. Obtén información sobre cómo construir un modelo regulado por grafos con NSL en TFX mediante componentes personalizados y pruébalo tú mismo en un notebook interactivo de Colab.
Una breve introducción a Sibyl y TFX, dos plataformas sucesivas de extremo a extremo (E2E) para AA de Alphabet. Conoce cómo el historial de TFX ayudó a conformar la disciplina de la ingeniería de AA.
TFX y TFJS se asociaron con Magenta para lanzar una nueva experiencia basada en IA para el Día de la Independencia de India. El programa transforma las voces de los usuarios en instrumentos que se combinan con el fin de celebrar la cultura de India mediante un proyecto musical colaborativo.
En este blog de dos partes, se explica cómo los Concur Labs de SAP usaron bibliotecas y extensiones de TensorFlow para simplificar la implementación de los modelos de BERT.