O TFX é uma plataforma completa para a implantação de pipelines de produção de ML
Quando for a hora de mover os modelos da pesquisa para a produção, use o TFX para criar e gerenciar um pipeline de produção.
Como funciona
Um pipeline do TFX é uma sequência de componentes que implementa um pipeline de ML especificamente projetado para tarefas de machine learning escalonáveis e de alto desempenho. Os componentes do pipeline são criados com bibliotecas do TFX que também podem ser usadas individualmente.
Como as empresas estão usando o TFX
Soluções de problemas recorrentes
Descubra tutoriais passo a passo que auxiliam nos seus projetos.
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/cards/tile_tensorflow_serving.jpg?authuser=8&hl=pt-br)
Este guia treina um modelo de rede neural para classificar imagens de vestuário, como tênis e camisetas, salva o modelo treinado e depois o exibe com o TensorFlow Serving. O foco é no TensorFlow Serving, e não na modelagem ou no treinamento do TensorFlow.
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/cards/tfx_platform_pipelines.jpg?authuser=8&hl=pt-br)
Uma introdução ao TFX e aos pipelines do Cloud AI Platform para criar seus próprios pipelines de machine learning no Google Cloud. Acompanhe um processo típico de desenvolvimento de ML: comece examinando o conjunto de dados e termine com um pipeline completo em funcionamento.
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/cards/tfx_for_mobile.jpg?authuser=8&hl=pt-br)
Saiba como o TFX pode criar e avaliar modelos de machine learning que serão implantados no dispositivo. Agora o TFX oferece suporte nativo para o TFLite, o que permite realizar inferências de alto desempenho em dispositivos móveis.
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