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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.

Intermediários
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.

Intermediários
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.

Intermediários
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.

Notícias e avisos

Confira nosso blog e a playlist do YouTube para ver mais conteúdo sobre o TFX.
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February 15, 2021  
How OpenX Trains and Serves for a Million Queries per Second in under 15 Milliseconds

OpenX leveraged several products in the TensorFlow ecosystem & Google Cloud, including TF Serving and Kubeflow Pipelines, to build a service that prioritizes traffic to demand side platforms in the adtech space.

January 8, 2021  
Metadados de ML: controle de versões para ML

A complexidade do código e dos artefatos de ML, como modelos, conjuntos de dados e mais, requer controle de versões. Por isso criamos a Machine Learning Metadata (MLMD), uma biblioteca para acompanhar a linhagem completa de todo o seu fluxo de trabalho de ML.

3 de dezembro de 2020  
Engenharia de ML para implantações de ML de produção com o TFX

Nesta atualização, abordaremos os princípios básicos do TFX e destacaremos as novidades do ano que ajudarão você a dar os primeiros passos. Também mostraremos um tutorial prático de como montar um sistema de pipeline de produção com o 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.