TFX — это комплексная платформа для развертывания производственных конвейеров машинного обучения.

Когда вы будете готовы перевести свои модели из исследования в производство, используйте TFX для создания производственного конвейера и управления им.

Запустить Колаб

Начните с изучения каждого встроенного компонента TFX.

Посмотреть руководства

Узнайте, как использовать TFX, на комплексных примерах.

Посмотреть руководство

Руководства объясняют концепции и компоненты TFX.

Изучите дополнения

Дополнительные компоненты TFX, предоставленные сообществом.

Как это работает

Конвейер TFX — это последовательность компонентов, реализующих конвейер машинного обучения, специально разработанный для масштабируемых и высокопроизводительных задач машинного обучения. Компоненты создаются с использованием библиотек TFX, которые также можно использовать индивидуально.

Решения распространенных проблем

Изучите пошаговые руководства, которые помогут вам в ваших проектах.

Средний
Обучайте и обслуживайте модель TensorFlow с помощью TensorFlow Serving

Это руководство обучает модель нейронной сети классифицировать изображения одежды, например кроссовок и рубашек, сохраняет обученную модель, а затем обслуживает ее с помощью TensorFlow Serving. Основное внимание уделяется обслуживанию TensorFlow, а не моделированию и обучению в TensorFlow.

Средний
Создавайте конвейеры TFX, размещенные в Google Cloud.

Знакомство с конвейерами TFX и Cloud AI Platform для создания собственных конвейеров машинного обучения в Google Cloud. Следуйте типичному процессу разработки машинного обучения, начиная с изучения набора данных и заканчивая полным рабочим конвейером.

Средний
Используйте TFX с TensorFlow Lite для вывода на устройстве.

Узнайте, как TFX может создавать и оценивать модели машинного обучения, которые будут развернуты на устройстве. TFX теперь обеспечивает встроенную поддержку TFLite, что позволяет выполнять высокоэффективный вывод на мобильных устройствах.

Новости и объявления

Дополнительную информацию о TFX можно найти в нашем блоге и плейлисте YouTube .
и подпишитесь на нашу рассылку TensorFlow, чтобы получать
последние объявления отправляются прямо на ваш почтовый ящик.