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.
Como as empresas estão usando o TFX
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.
Notícias e avisos
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Many partners and developers have contributed to the project, and now TFX 1.0 is here! In addition to support for NLP, mobile and web applications, the new release provides stable public APIs and artifacts for TFX OSS users.
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