TensorFlow Extended (TFX) 是一个端到端平台,用于部署生产型机器学习流水线

当您准备好将模型从研究状态切换到生产状态时,可以使用 TFX 创建和管理生产流水线。

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此互动式教程简要介绍了 TFX 的各个内置组件。

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教程将通过完整的端到端示例向您展示如何使用 TFX。

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指南介绍了 TFX 的概念和组件。

运行原理

TFX 流水线是实现机器学习流水线的一系列组件,专门用于可扩容的高性能机器学习任务。这些组件使用 TFX 库构建而成,您也可以单独使用这些组件。

常见问题的解决方案

浏览分步教程以帮助您完成项目。

中级
训练模型并使用 TensorFlow Serving 应用 TensorFlow 模型

此指南会训练一个对服饰(例如运动鞋和衬衫)图像进行分类的神经网络模型,保存训练过的模型,然后使用 TensorFlow Serving 应用此模型。重点是 TensorFlow Serving,而不是在 TensorFlow 中进行建模和训练。

中级
创建托管于 Google Cloud 之上的 TFX 流水线

本教程介绍了如何使用 TensorFlow Extended (TFX) 和 Cloud AI Platform Pipelines 在 Google Cloud 上创建您自己的机器学习流水线。您将遵循典型的机器学习开发流程,即从检查数据集开始,最后得到一个完整且有效的流水线。

中级
结合使用 TFX 和 TensorFlow Lite,提高在设备上进行推断的效率

了解 TensorFlow Extended (TFX) 如何创建和评估将部署到设备上的机器学习模型。TFX 现已提供对 TFLite 的原生支持,因此提高了在移动设备上进行推断的效率。

新闻和通告

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2020 年 10 月 9 日
TFX 中的 Neural Structured Learning

Neural Structured Learning 可以用于利用结构化信号训练神经网络。了解如何利用自定义组件在 TFX 中使用 NSL 构建图正则化模型,并在交互式 Colab 中亲自动手尝试。

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迈向机器学习工程:TensorFlow Extended (TFX) 发展简史

概略介绍 Alphabet 的两个后续端到端 (E2E) 机器学习平台 Sibyl 和 TFX。了解 TFX 的发展历史如何促进机器学习工程学科的发展。

2020 年 8 月 14 日
创建 Sounds Of India:一款采用 AI 技术的设备端音乐体验应用,使用 TensorFlow 构建而成

TFX 和 TFJS 与 Magenta 展开合作,为印度独立日推出以 AI 驱动的新体验,将用户的歌声转换为乐器演奏声,通过这项合作的音乐项目共同向印度文化致意。

2020 年 6 月 8 日
速度快、可扩容且准确的 NLP:为什么 TFX 非常适合部署 BERT

这篇博客包含两个部分,介绍了 SAP 的 Concur Labs 如何通过 TensorFlow 库和扩展程序简化 BERT 模型的部署过程。