TensorFlow विशेष रुचि समूह (TF SIG) TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र के प्रमुख भागों में सामुदायिक योगदान का आयोजन करते हैं। SIG लीड और सदस्य महत्वपूर्ण TensorFlow उपयोग मामलों के निर्माण और समर्थन के लिए मिलकर काम करते हैं।
एसआईजी का नेतृत्व ओपन सोर्स समुदाय के सदस्यों द्वारा किया जाता है, जिसमें उद्योग सहयोगी और मशीन लर्निंग Google डेवलपर विशेषज्ञ (एमएल जीडीई) शामिल हैं। TensorFlow की सफलता काफी हद तक उनकी कड़ी मेहनत और योगदान के कारण है।
हम आपको TensorFlow के पारिस्थितिकी तंत्र के उस क्षेत्र पर काम करने वाले SIG में शामिल होने के लिए प्रोत्साहित करते हैं जिसकी आप सबसे अधिक परवाह करते हैं। सभी एसआईजी में ऊर्जा का स्तर, कार्यक्षेत्र की चौड़ाई या शासन मॉडल समान नहीं होंगे - अधिक जानने के लिए हमारे एसआईजी चार्टर ब्राउज़ करें। TensorFlow फोरम पर SIG लीड और सदस्यों के साथ जुड़े रहें, जहां आप पसंदीदा टैग की सदस्यता ले सकते हैं और नियमित SIG बैठकों के बारे में अधिक जान सकते हैं।
एसआईजी ऐडऑन
एसआईजी ऐडऑन सामुदायिक योगदान का एक भंडार बनाता है और उसका रखरखाव करता है जो अच्छी तरह से स्थापित एपीआई पैटर्न के अनुरूप है, लेकिन कोर टेन्सरफ्लो में उपलब्ध नहीं होने वाली नई कार्यक्षमता को लागू करता है।
TensorFlow मूल रूप से बड़ी संख्या में ऑपरेटरों, परतों, मेट्रिक्स, हानियों, ऑप्टिमाइज़र और बहुत कुछ का समर्थन करता है। हालाँकि, एमएल जैसे तेजी से आगे बढ़ने वाले क्षेत्र में, कई नए विकास हैं जिन्हें कोर टेन्सरफ्लो में एकीकृत नहीं किया जा सकता है (क्योंकि उनकी व्यापक प्रयोज्यता अभी तक स्पष्ट नहीं है, या यह ज्यादातर समुदाय के एक छोटे उपसमूह द्वारा उपयोग किया जाता है)। SIG Addons उपयोगकर्ताओं को स्थायी तरीके से TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र में नए एक्सटेंशन पेश करने में सक्षम बनाता है।
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एसआईजी बिल्ड
SIG बिल्ड TensorFlow बिल्ड प्रक्रिया में सुधार और विस्तार करता है। एसआईजी बिल्ड समुदाय के लिए समुदाय द्वारा योगदान किए गए संसाधनों, गाइडों, उपकरणों और निर्माणों को प्रदर्शित करने वाला एक भंडार रखता है।
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एसआईजी आईओ
SIG IO, TensorFlow I/O का रखरखाव करता है, जो फ़ाइल सिस्टम और फ़ाइल स्वरूपों का एक संग्रह है जो TensorFlow के अंतर्निहित समर्थन में उपलब्ध नहीं हैं।
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एसआईजी जेवीएम
एसआईजी जेवीएम टीएफ जावा बाइंडिंग को बनाए रखता है ताकि उपयोगकर्ता मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, प्रशिक्षण और चलाने के लिए जेवीएम का उपयोग कर सकें।
जावा और अन्य जेवीएम भाषाएं, जैसे स्काला या कोटलिन, दुनिया भर में छोटे से बड़े उद्यमों में अक्सर उपयोग की जाती हैं, जो बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग को अपनाने के लिए टेन्सरफ्लो को एक रणनीतिक विकल्प बनाती है।
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एसआईजी मॉडल
SIG मॉडल्स TensorFlow 2 में अत्याधुनिक मॉडल कार्यान्वयन में योगदान को सक्षम करने और अत्याधुनिक अनुसंधान के लिए TensorFlow 2 का उपयोग करने की सर्वोत्तम प्रथाओं को साझा करने पर केंद्रित है। उपसमूह विभिन्न मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों (विज़न, एनएलपी, आदि) पर केंद्रित होते हैं।
SIG मॉडल्स TensorFlow मॉडल गार्डन और TensorFlow हब के आसपास चर्चा और सहयोग की मेजबानी करते हैं। नीचे GitHub पर योगदान करना सीखें, या फ़ोरम पर अनुसंधान और मॉडल पर चर्चा करें।
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एसआईजी माइक्रो
एसआईजी माइक्रो माइक्रोकंट्रोलर्स के लिए टेन्सरफ्लो लाइट पर चर्चा करता है और अपडेट साझा करता है, जो कि डीएसपी, माइक्रोकंट्रोलर और सीमित मेमोरी वाले अन्य उपकरणों पर मशीन लर्निंग मॉडल चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया टेन्सरफ्लो लाइट का एक पोर्ट है।
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एसआईजी एमएलआईआर
SIG MLIR TensorFlow, XLA और TF Lite के लिए MLIR बोलियों और उपयोगिताओं को बनाए रखता है, उच्च प्रदर्शन कंपाइलर और अनुकूलन तकनीक प्रदान करता है जिन्हें TensorFlow ग्राफ़ और कोड पीढ़ी पर लागू किया जा सकता है। उनका व्यापक लक्ष्य सामान्य मध्यवर्ती प्रतिनिधित्व (आईआर) बनाना है जो नए हार्डवेयर लाने की लागत को कम करता है, और मौजूदा टेन्सरफ्लो उपयोगकर्ताओं के लिए प्रयोज्य में सुधार करता है।
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एसआईजी नेटवर्किंग
SIG नेटवर्किंग कोर TensorFlow और संबंधित उपयोगिताओं के लिए प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट नेटवर्किंग एक्सटेंशन के लिए TensorFlow नेटवर्किंग रिपॉजिटरी का रखरखाव करती है।
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एसआईजी अनुशंसाकर्ता
SIG अनुशंसाकर्ता समुदाय द्वारा योगदान और रखरखाव किए गए TensorFlow पर निर्मित बड़े पैमाने पर अनुशंसा प्रणालियों से संबंधित परियोजनाओं का एक संग्रह रखता है। वे योगदान TensorFlow Core और TensorFlow अनुशंसाकर्ताओं के पूरक हैं।
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एसआईजी जंग
SIG रस्ट, TensorFlow के लिए मुहावरेदार रस्ट भाषा बाइंडिंग बनाए रखता है।
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एसआईजी टेंसरबोर्ड
SIG TensorBoard TensorBoard के आसपास चर्चा की सुविधा प्रदान करता है - TensorFlow कार्यक्रमों के निरीक्षण, डिबगिंग और अनुकूलन के लिए उपकरणों का एक सूट।
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एसआईजी TF.js
SIG TF.js, TensorFlow.js में समुदाय-योगदान वाले घटकों की सुविधा प्रदान करता है और SIG के माध्यम से परियोजना समर्थन प्रदान करता है।
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एसआईजी टीएफएक्स-एडऑन
एसआईजी टीएफएक्स-एडऑन उत्पादन एमएल की जरूरतों को पूरा करने, दृष्टि का विस्तार करने और टेन्सरफ्लो एक्सटेंडेड (टीएफएक्स) और एमएल समुदाय के लिए नई दिशाएं चलाने में मदद करने के लिए अनुकूलन और परिवर्धन को साझा करने में तेजी लाता है।
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नए एसआईजी
आप जो खोज रहे थे वह नहीं मिला? यदि आपको लगता है कि नए TensorFlow SIG की सख्त आवश्यकता है, तो कृपया SIG प्लेबुक पढ़ें और इसे हमारे योगदानकर्ता समुदाय के सामने प्रस्तावित करने के निर्देशों का पालन करें।