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TFX は、本番環境の ML パイプラインをデプロイするためのエンドツーエンドのプラットフォームです

モデルを研究から実稼働に移行する準備が整ったら、TFX を使用して実稼働パイプラインを作成および管理します。

Colab を実行

このインタラクティブなチュートリアルでは、TFX の各組み込みコンポーネントについて説明します。

チュートリアルを見る

チュートリアルでは、完全なエンド ツー エンドの例を使用して TFX を使用する方法を示します。

ガイドを見る

ガイドでは、TFX の概念とコンポーネントについて説明します。

使い方

TFX パイプラインは、スケーラブルで高性能な機械学習タスク用に特別に設計された ML パイプラインを実装する一連のコンポーネントです。コンポーネントは、個別に使用することもできる TFX ライブラリを使用して構築されます。

一般的な問題の解決策

プロジェクトに役立つステップバイステップのチュートリアルをご覧ください。

中級
TensorFlow Serving を使用して TensorFlow モデルをトレーニングして提供する

このガイドでは、ニューラル ネットワーク モデルをトレーニングして、スニーカーやシャツなどの衣類の画像を分類し、トレーニング済みのモデルを保存してから、TensorFlow Serving で提供します。 TensorFlow でのモデリングとトレーニングではなく、TensorFlow Serving に焦点が当てられています。

中級
Google Cloud でホストされる TFX パイプラインを作成する

Google Cloud で独自の機械学習パイプラインを作成するための TFX と Cloud AI Platform Pipelines の概要。データセットの調査から始まり、完全に機能するパイプラインで終わる、典型的な ML 開発プロセスに従います。

中級
TFX を TensorFlow Lite で使用してデバイス上の推論を行う

デバイスにデプロイされる機械学習モデルを TFX で作成および評価する方法を学びます。 TFX は、TFLite のネイティブ サポートを提供するようになりました。これにより、モバイル デバイスで非常に効率的な推論を実行できます。

ニュースとお知らせ

その他の TFX コンテンツについては、ブログYouTube プレイリストをご覧ください。
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