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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This interactive tutorial walks through each built-in component of TFX.

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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

當你準備好進行訓練單一模型以外的活動,或是準備好將厲害的模型應用在實務上,並進行實際生產時,TFX 能協助你打造完整的機器學習管線。

TFX 管線是一系列元件,專用以實作特定用途的機器學習管線,也就是執行可擴充的高效能機器學習工作。這包含了建立模型、進行訓練、提供推論,以及部署到線上、原生行動裝置和 JavaScript 目標。詳情請參閱我們的 TFX 使用手冊

我們使用 TFX 程式庫打造管線元件,這些程式庫也可以分開使用。下方是這些程式庫的總覽。

TensorFlow Data Validation

TensorFlow Data Validation (TFDV) 有助於開發人員瞭解、驗證和監控大規模的機器學習資料。Google 每天都使用 TFDV 來分析及驗證 PB 規模的資料。經過實證,TFDV 有助於 TFX 使用者維護機器學習管線的健康狀態。

TensorFlow Transform

要將機器學習應用到實際的資料集時,需要花費不少力氣來預先處理資料,將資料轉換成適合的格式,包括在不同格式之間轉換、將文字代碼化並進行詞幹提取、組成詞彙,以及執行各種數值作業 (例如正規化)。這些全部都可以用 tf.Transform 進行。

TensorFlow Model Analysis

TensorFlow Model Analysis (TFMA) 可讓開發人員計算模型的評估指標,並加以視覺化。在部署任何機器學習 (ML) 模型前,機器學習開發人員需要評估模型效能,以確保模型能達到所有相關資料片段的特定品質門檻,而且都能如預期運作。例如,對於要評估的整體資料集,模型的 AUC 或許可以接受,但對於特定資料片段的效能卻不好。TFMA 讓開發人員能深入瞭解模型的效能。

TensorFlow Serving

機器學習 (ML) 供應系統需要支援模型版本管理 (進行模型更新並提供復原選項),以及多個模型 (透過 A/B 測試進行實驗),同時也需要確保並行模型在硬體加速器 (GPU 和 TPU) 上能夠達到高處理量,並減少延遲時間。TensorFlow Serving 的效能經過 Google 實證,每秒可處理數千萬次推論。

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。

中等
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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Fast, scalable and accurate NLP: Why TFX is a perfect match for deploying BERT

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2020 年 3 月 11 日 
Cloud AI 平台管線簡介

隆重推出 Cloud AI 平台管線的 Beta 版,這是適用於機器學習工作流程的企業級執行環境,不僅易於安裝,而且十分安全。

2020 年 3 月 11 日 
TFX:2020 年 TensorFlow 生產環境機器學習 (TF Dev Summit '20)

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2020 年 3 月 9 日
TFX 中的原生 Keras

TensorFlow 2.0 版增加了許多新功能和改善項目, 包括與 Keras 的密切整合。瞭解 TFX 元件如何 支援原生 Keras。