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O TensorFlow Extended (TFX) é uma plataforma completa para a implantação de pipelines de produção de ML

Quando for a hora de mover os modelos da pesquisa para a produção, use o TFX para criar e gerenciar um pipeline de produção.

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Este tutorial interativo aborda cada componente integrado ao TFX.

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Os tutoriais ensinam a usar o TFX com exemplos completos.

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Os guias explicam os conceitos e os componentes do TFX.

Como funciona

Um pipeline do TFX é uma sequência de componentes que implementa um pipeline de ML especificamente projetado para tarefas de machine learning escalonáveis e de alto desempenho. Os componentes do pipeline são criados com bibliotecas do TFX que também podem ser usadas individualmente.

Soluções de problemas recorrentes

Descubra tutoriais passo a passo que auxiliam nos seus projetos.

Intermediário
Treine e mostre um modelo do TensorFlow com o TensorFlow Serving

Este guia treina um modelo de rede neural para classificar imagens de vestuário, como tênis e camisetas, salva o modelo treinado e depois o exibe com o TensorFlow Serving. O foco é no TensorFlow Serving, e não na modelagem ou no treinamento do TensorFlow.

Intermediário
Crie pipelines do TFX hospedados no Google Cloud

Uma introdução ao TensorFlow Extended (TFX) e aos pipelines do Cloud AI Platform para criar seus próprios pipelines de machine learning no Google Cloud. Acompanhe um processo típico de desenvolvimento de ML: comece examinando o conjunto de dados e termine com um pipeline completo em funcionamento.

Intermediário
Use o TFX com o TensorFlow Lite para inferências no próprio dispositivo

Saiba como o TensorFlow Extended (TFX) pode criar e avaliar modelos de machine learning que serão implantados no dispositivo. Agora o TFX tem compatibilidade nativa com o TFLite, o que permite realizar inferências de alto desempenho em dispositivos móveis.

Como as empresas estão usando o TFX

Notícias e avisos

Confira nosso blog e a playlist do YouTube para ver mais conteúdo sobre o TFX.
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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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9 de outubro de 2020  
Neural Structured Learning no TFX

O Neural Structured Learning pode ser usado para treinar redes neurais com sinais estruturados. Saiba como criar um modelo regularizado por grafo com NSL no TFX usando componentes personalizados e experimente por conta própria em um Colab interativo.

25 de setembro de 2020  
O desenvolvimento da engenharia de ML: uma breve história do TensorFlow Extended (TFX)

Informações resumidas do Sibyl e do TFX, duas plataformas sucessivas de ML de ponta a ponta (E2E, na sigla em inglês) na Alphabet. Veja como a história do TFX colaborou com a disciplina de engenharia de ML.