TensorFlow Extended (TFX) - это комплексная платформа для развертывания производственных конвейеров машинного обучения.
Когда вы будете готовы перенести свои модели из исследования в производство, используйте TFX для создания производственного конвейера и управления им.
Как это устроено
Конвейер TFX - это последовательность компонентов, реализующих конвейер машинного обучения, специально разработанный для масштабируемых высокопроизводительных задач машинного обучения. Компоненты создаются с использованием библиотек TFX, которые также можно использовать по отдельности.
Как компании используют TFX
Решения общих проблем
Изучите пошаговые руководства, которые помогут вам в ваших проектах.
Это руководство обучает модель нейронной сети для классификации изображений одежды, например кроссовок и рубашек, сохраняет обученную модель, а затем обслуживает ее с помощью TensorFlow Serving. Основное внимание уделяется обслуживанию TensorFlow, а не моделированию и обучению в TensorFlow.
Введение в TensorFlow Extended (TFX) и Cloud AI Platform Pipelines для создания собственных конвейеров машинного обучения в Google Cloud. Следуйте типичному процессу разработки машинного обучения, начиная с изучения набора данных и заканчивая полным рабочим конвейером.
Узнайте, как TensorFlow Extended (TFX) может создавать и оценивать модели машинного обучения, которые будут развернуты на устройстве. TFX теперь обеспечивает встроенную поддержку TFLite, что позволяет выполнять высокоэффективный логический вывод на мобильных устройствах.
Новости и анонсы
Посетите наш блог и плейлист YouTube для дополнительного контента TFX,
и подпишитесь на нашу ежемесячную новостную рассылку TensorFlow, чтобы получать
последние объявления отправляются прямо на ваш почтовый ящик.
Многие партнеры и разработчики внесли свой вклад в проект, и теперь TFX 1.0 здесь! Помимо поддержки NLP, мобильных и веб-приложений, новый выпуск предоставляет стабильные общедоступные API и артефакты для пользователей TFX OSS.
Узнайте, как Google создает продукты машинного обучения с помощью TFX. TFX работает практически везде, в том числе в Cloud AI Pipelines. Обучение вашей модели - это только начало, но вы можете пройти с нуля до героя с помощью Production ML, используя TFX, и сделать свое потрясающее приложение готовым для всего мира!
Повысьте удобство работы пользователей с веб-сайтом, обучив настраиваемую модель машинного обучения с данными навигации по сайту для прогнозирования следующих страниц и используя приложение Angular для предварительной загрузки контента и повышения скорости сайта.
Узнайте, как эффективно развернуть модель с помощью TFX RunInference API с Google Cloud Dataflow. В этом посте представлено пошаговое руководство по распространенным сценариям, от стандартного вывода до постобработки и использования RunInference API в нескольких местах конвейера.