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।
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
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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।
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।
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।
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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।
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।
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।
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।