SIG TFX-Addons समुदाय से जुड़ें और TFX को और बेहतर बनाने में मदद करें!
इस पेज का अनुवाद Cloud Translation API से किया गया है.
Switch to English

TensorFlow Extended (TFX) उत्पादन एमएल पाइपलाइनों की तैनाती के लिए एक एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म है

जब आप अपने मॉडल को अनुसंधान से उत्पादन तक ले जाने के लिए तैयार हों, तो उत्पादन पाइपलाइन बनाने और प्रबंधित करने के लिए TFX का उपयोग करें।

कोलाब चलाओ

यह इंटरेक्टिव ट्यूटोरियल टीएफएक्स के प्रत्येक अंतर्निहित घटक के माध्यम से चलता है।

ट्यूटोरियल देखें

ट्यूटोरियल आपको दिखाते हैं कि TFX का उपयोग पूर्ण, अंत-से-अंत उदाहरणों के साथ कैसे किया जाता है।

गाइड देखें

गाइड टीएफएक्स की अवधारणाओं और घटकों की व्याख्या करते हैं।

यह काम किस प्रकार करता है

टीएफएक्स पाइपलाइन घटकों का एक अनुक्रम है जो एमएल पाइपलाइन को लागू करता है जो विशेष रूप से स्केलेबल, उच्च-प्रदर्शन मशीन सीखने के कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। अवयव TFX पुस्तकालयों का उपयोग करके बनाए गए हैं जो व्यक्तिगत रूप से भी उपयोग किए जा सकते हैं।

कंपनियां TFX का उपयोग कैसे कर रही हैं

आम समस्याओं का समाधान

अपनी परियोजनाओं में आपकी सहायता करने के लिए चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल देखें।

मध्यम
ट्रेन और TensorFlow सर्विंग के साथ एक TensorFlow मॉडल की सेवा

यह मार्गदर्शिका एक तंत्रिका नेटवर्क मॉडल को कपड़ों की छवियों को वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित करती है, जैसे कि स्नीकर्स और शर्ट, प्रशिक्षित मॉडल को बचाता है, और फिर इसे टेन्सरफ्लो सर्विंग के साथ कार्य करता है। ध्यान TensorFlow में मॉडलिंग और प्रशिक्षण के बजाय TensorFlow Serving पर है।

मध्यम
Google क्लाउड पर होस्ट की गई TFX पाइपलाइन बनाएं

Google क्लाउड पर अपनी स्वयं की मशीन लर्निंग पाइपलाइन बनाने के लिए TensorFlow Extended (TFX) और क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म पाइपलाइनों का परिचय। एक सामान्य एमएल विकास प्रक्रिया का पालन करें, डेटासेट की जांच शुरू करके, और पूरी तरह से काम कर रहे पाइपलाइन के साथ समाप्त होता है।

मध्यम
डिवाइस पर इंजेक्शन के लिए TensorFlow Lite के साथ TFX का उपयोग करें

जानें कि TensorFlow Extended (TFX) मशीन लर्निंग मॉडल का निर्माण और मूल्यांकन कैसे कर सकता है, जिन्हें ऑन-डिवाइस पर तैनात किया जाएगा। TFX अब TFLite के लिए मूल समर्थन प्रदान करता है, जिससे मोबाइल उपकरणों पर अत्यधिक कुशल निष्कर्ष निकालना संभव हो जाता है।

समाचार और घोषणाएँ

अतिरिक्त TFX सामग्री के लिए हमारे ब्लॉग और YouTube प्लेलिस्ट देखें ,
और पाने के लिए हमारे मासिक TensorFlow न्यूज़लेटर की सदस्यता लें
नवीनतम घोषणाएँ सीधे आपके इनबॉक्स में भेजी जाती हैं।

15 फरवरी, 2021  
कैसे OpenX गाड़ियों और 15 मिलीसेकंड के तहत प्रति सेकंड एक मिलियन क्वेरी के लिए कार्य करता है

OpenX ने TensorFlow इकोसिस्टम और Google क्लाउड में कई उत्पादों का लाभ उठाया, जिनमें TF सर्विंग और क्यूबफ़्लो पाइपलाइन शामिल हैं, एक ऐसी सेवा का निर्माण करने के लिए जो एडटेक स्पेस में साइड प्लेटफ़ॉर्म की मांग करने के लिए ट्रैफ़िक को प्राथमिकता देती है।

8 जनवरी, 2021  
एमएल मेटाडेटा: एमएल के लिए संस्करण नियंत्रण

मॉडल और डेटासेट जैसे एमएल कोड और कलाकृतियों की जटिलता, और संस्करण नियंत्रण की आवश्यकता है। इसलिए हमने आपके संपूर्ण एमएल वर्कफ़्लो के पूर्ण वंश को ट्रैक करने के लिए लाइब्रेरी लर्निंग मेटाडेटा (MLMD), एक लाइब्रेरी का निर्माण किया।

3 दिसंबर, 2020  
टीएफएक्स के साथ उत्पादन एमएल तैनाती के लिए एमएल इंजीनियरिंग

इस अपडेट में हम TFX की मूलभूत बातों को शामिल करेंगे और इस बात पर प्रकाश डालेंगे कि इस साल नई शुरुआत करने में आपकी क्या मदद होगी। हम आपको टीएफएक्स के साथ उत्पादन पाइपलाइन प्रणाली को एक साथ रखने के तरीके पर भी हाथ दिखाएंगे।

जारी रखें
9 अक्टूबर, 2020  
TFX में न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग

तंत्रिका संरचित सीखने का उपयोग संरचित संकेतों के साथ तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। कस्टम घटकों का उपयोग करके TFX में NSL के साथ एक ग्राफ-नियमित मॉडल बनाने का तरीका जानें और एक इंटरैक्टिव कोलाब में इसे स्वयं आज़माएँ।