TensorFlow Extended (TFX) là một nền tảng end-to-end để triển khai các đường ống ML sản xuất
Khi bạn đã sẵn sàng chuyển mô hình của mình từ nghiên cứu sang sản xuất, hãy sử dụng TFX để tạo và quản lý quy trình sản xuất.
Làm thế nào nó hoạt động
Đường ống TFX là một chuỗi các thành phần thực hiện đường ống ML được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ học máy hiệu suất cao, có thể mở rộng. Các thành phần được xây dựng bằng thư viện TFX cũng có thể được sử dụng riêng lẻ.
Cách các công ty đang sử dụng TFX
Giải pháp cho các vấn đề chung
Khám phá hướng dẫn từng bước để giúp bạn với các dự án của mình.
Hướng dẫn này đào tạo mô hình mạng thần kinh để phân loại hình ảnh của quần áo, như giày thể thao và áo sơ mi, lưu mô hình đã đào tạo và sau đó phục vụ mô hình đó bằng TensorFlow Serving. Trọng tâm là Phục vụ TensorFlow, hơn là mô hình hóa và đào tạo trong TensorFlow.
Giới thiệu về Đường ống nền tảng TensorFlow Extended (TFX) và Cloud AI để tạo đường dẫn máy học của riêng bạn trên Google Cloud. Thực hiện theo một quy trình phát triển ML điển hình, bắt đầu bằng cách kiểm tra tập dữ liệu và kết thúc với một đường dẫn hoạt động hoàn chỉnh.
Tìm hiểu cách TensorFlow Extended (TFX) có thể tạo và đánh giá các mô hình học máy sẽ được triển khai trên thiết bị. TFX hiện cung cấp hỗ trợ gốc cho TFLite, giúp thực hiện suy luận hiệu quả cao trên thiết bị di động.
Tin tức và thông báo
Kiểm tra blog và danh sách phát trên YouTube của chúng tôi để biết thêm nội dung TFX,
và đăng ký nhận bản tin TensorFlow hàng tháng của chúng tôi để nhận được
thông báo mới nhất được gửi trực tiếp đến hộp thư đến của bạn.
Nhiều đối tác và nhà phát triển đã đóng góp cho dự án, và bây giờ TFX 1.0 đã có mặt ở đây! Ngoài hỗ trợ cho NLP, các ứng dụng di động và web, bản phát hành mới cung cấp các API và tạo tác công khai ổn định cho người dùng TFX OSS.
Tìm hiểu cách Google tạo các sản phẩm ML bằng TFX. TFX chạy ở mọi nơi, kể cả trong Đường ống AI của đám mây. Đào tạo mô hình của bạn mới chỉ là bước khởi đầu, nhưng bạn có thể đi từ con số 0 trở thành anh hùng với Sản xuất ML bằng cách sử dụng TFX và làm cho ứng dụng tuyệt vời của bạn sẵn sàng ra mắt thế giới!
Cải thiện trải nghiệm người dùng trang web bằng cách đào tạo mô hình học máy tùy chỉnh với dữ liệu điều hướng trang web để dự đoán các trang tiếp theo và sử dụng ứng dụng Angular để tìm nạp trước nội dung và cải thiện tốc độ trang web.
Tìm hiểu cách bạn có thể triển khai mô hình hiệu quả bằng cách sử dụng API TFX RunInference với Google Cloud Dataflow. Bài đăng này cung cấp hướng dẫn về các tình huống phổ biến, từ suy luận tiêu chuẩn đến xử lý bài đăng và việc sử dụng API RunInference ở nhiều vị trí trong đường dẫn.