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TensorFlow Extended(TFX)는 프로덕션 ML 파이프라인을 배포하기 위한 엔드 투 엔드 플랫폼입니다

연구에서 프로덕션으로 모델을 이동할 준비가 되면 TFX를 사용하여 프로덕션 파이프라인을 만들고 관리하세요.

Colab 실행

이 대화형 가이드에서는 TFX에 내장된 각 구성요소를 설명합니다.

가이드 보기

가이드에서는 완벽한 엔드 투 엔드 예제와 함께 TFX를 사용하는 방법을 보여줍니다.

가이드 보기

가이드는 TFX의 개념과 구성요소에 관해 설명합니다.

이용 방법

TFX 파이프라인은 확장 가능한 고성능 머신러닝 작업을 위해 특별히 설계된 ML 파이프라인을 구현하는 일련의 구성요소입니다. 구성요소는 TFX 라이브러리를 사용하여 빌드되며, 이는 개별적으로 사용할 수도 있습니다.

일반적인 문제 해결책

프로젝트에 도움이 되는 단계별 가이드를 탐색하세요.

중형
TensorFlow Serving으로 TensorFlow 모델을 학습시키고 제공하기

이 가이드는 운동화 및 셔츠와 같은 의류 이미지를 분류하는 신경망 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 저장한 다음, TensorFlow Serving을 사용하여 서빙합니다. TensorFlow를 사용한 모델링 및 학습보다는 TensorFlow Serving에 중점을 둡니다.

중형
Google Cloud에 호스팅된 TFX 파이프라인 만들기

Google Cloud에서 나만의 머신러닝 파이프라인을 제작할 수 있도록 도와주는 TensorFlow Extended(TFX) 및 Cloud AI Platform 파이프라인을 소개합니다. 일반적인 ML 개발 과정을 따라 개발해 보세요. 데이터세트 검사부터 시작해 제대로 작동하는 파이프라인을 완성할 수 있습니다.

중형
TensorFlow Lite로 기기 내 추론에 TFX 사용

TensorFlow Extended(TFX)를 사용해 기기에 배포될 머신러닝 모델을 개발하고 평가하는 방법을 알아보세요. 이제 TFX에서 기본적으로 TFLite를 지원하므로 휴대기기에서도 매우 효율적인 추론을 실행할 수 있습니다.

기업에서 TFX를 활용하는 방법

뉴스 및 공지 사항

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January 8, 2020  
ML Metadata: Version Control for ML

The complexity of ML code and artifacts like models, datasets, and much more requires version control. That’s why we built Machine Learning Metadata (MLMD), a library to track the full lineage of your entire ML workflow.

December 3, 2020  
ML engineering for production ML deployments with TFX

In this update we’ll cover TFX basics and highlight what's new this year to help you get started. We'll also show you a hands-on look at how to put together a production pipeline system with TFX.

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2020년 10월 9일  
TFX의 Neural Structured Learning

Neural Structured Learning은 구조화된 신호로 신경망을 학습시키는 데 사용할 수 있습니다. 맞춤 구성요소를 사용하여 TFX에서 NSL로 그래프 정규화 모델을 빌드하고 양방향 Colab에서 자체적으로 시험해 보는 방법을 자세히 알아보세요.

2020년 9월 25일  
ML 엔지니어링을 향해: TensorFlow Extended(TFX)의 간략한 역사

Alphabet의 연속적인 2가지 엔드 투 엔드(E2E) ML 플랫폼인 Sibyl 및 TFX를 대략적으로 소개합니다. 지금까지 TFX가 ML 엔지니어링 분야에 어떻게 영향을 미쳤는지 알아보세요.