TensorFlow Extended (TFX) 是端對端平台,用於部署生產環境中的機器學習管線

當你準備好將模型從研究投入到實際生產,可使用 TFX 來建立及管理生產環境管線。

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這個互動式教學課程會逐步介紹 TFX 的每個內建元件。

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教學課程會示範如何使用 TFX,內容包含完整的端對端範例。

參閱指南

說明 TFX 概念與元件的指南。

運作方式

A TFX pipeline is a sequence of components that implement an ML pipeline which is specifically designed for scalable, high-performance machine learning tasks. Components are built using TFX libraries which can also be used individually.

常見問題的解決方案

探索可協助你完成專案的逐步教學課程。

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使用 TensorFlow Serving 來訓練及提供 TensorFlow 模型

這份指南會訓練類神經網路模型將衣物 (例如運動鞋和襯衫) 的圖片分類、儲存經過訓練的模型,然後使用 TensorFlow Serving 來提供模型。重點在於 TensorFlow Serving,而不是在 TensorFlow 中建立模型和進行訓練。

中等
建立 Google Cloud 託管的 TFX 管線

介紹 TensorFlow Extended (TFX) 和 Cloud AI 平台管線,讓你在 Google Cloud 上建立自己的機器學習管線。遵循一般機器學習開發流程,一開始先檢查資料集,最後完成作業管線。

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搭配 TensorFlow Lite 使用 TFX,在裝置上執行推論

瞭解 TensorFlow Extended (TFX) 如何建立及評估將在裝置端部署的機器學習模型。TFX 現在原生支援 TFLite,因此可以在行動裝置上執行推論,而且成效相當卓越。

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August 14, 2020
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2020 年 6 月 8 日
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