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.
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.
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.
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.
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.
Inscreva-se na newsletter mensal do TensorFlow para receber os
comunicados mais recentes diretamente na sua caixa de entrada.
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.
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.
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.
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.
Participação da comunidade
Veja outras maneiras de participar da comunidade do TensorFlow.