उत्पादन ट्यूटोरियल में TensorFlow
ये ट्यूटोरियल आपको आरंभ करने में मदद करेंगे, और उत्पादन वर्कफ़्लो और परिनियोजन के लिए टीएफएक्स के साथ काम करने के कुछ अलग-अलग तरीके सीखने में आपकी मदद करेंगे। विशेष रूप से, आप TFX पाइपलाइन विकसित करने की दो मुख्य शैलियाँ सीखेंगे:
- एक समय में एक घटक के साथ काम करते हुए, नोटबुक में एक पाइपलाइन विकसित करने के लिए
InteractiveContext
का उपयोग करना। यह शैली विकास को आसान और अधिक पायथोनिक बनाती है। - संपूर्ण पाइपलाइन को परिभाषित करना और इसे एक रनर के साथ निष्पादित करना। जब आप अपनी पाइपलाइनों को तैनात करेंगे तो वे इस तरह दिखेंगी।
ट्यूटोरियल शुरू करना
1. स्टार्टर पाइपलाइन
संभवतः सबसे सरल पाइपलाइन जिसे आप बना सकते हैं, आरंभ करने में आपकी सहायता के लिए। Google Colab में चलाएँ बटन पर क्लिक करें।Google क्लाउड पर TFX
Google क्लाउड आपके ML वर्कफ़्लो को लागत प्रभावी और स्केलेबल बनाने के लिए BigQuery, Vertex AI जैसे विभिन्न उत्पाद प्रदान करता है। आप सीखेंगे कि अपनी टीएफएक्स पाइपलाइन में उन उत्पादों का उपयोग कैसे करें।
वर्टेक्स पाइपलाइनों पर चल रहा है
एक प्रबंधित पाइपलाइन सेवा, वर्टेक्स पाइपलाइनों पर पाइपलाइन चल रहा है।
एमएल पाइपलाइनों के डेटा स्रोत के रूप में BigQuery का उपयोग करके
BigQuery से डेटा पढ़ें
।वर्टेक्स एआई प्रशिक्षण और सेवा
एमएल प्रशिक्षण के लिए क्लाउड संसाधनों का उपयोग करना और वर्टेक्स एआई के साथ सेवा प्रदान करना।क्लाउड एआई प्लेटफॉर्म पाइपलाइनों पर टीएफएक्स
टीएफएक्स और क्लाउड एआई प्लेटफॉर्म पाइपलाइनों का उपयोग करने का एक परिचय।अगले कदम
एक बार जब आपको टीएफएक्स की बुनियादी समझ हो जाए, तो इन अतिरिक्त ट्यूटोरियल और गाइड की जांच करें। और टीएफएक्स उपयोगकर्ता गाइड पढ़ना न भूलें।
संपूर्ण पाइपलाइन ट्यूटोरियल
टीएफएक्स का एक घटक-दर-घटक परिचय, इंटरैक्टिव संदर्भ सहित, एक बहुत ही उपयोगी विकास उपकरण। Google Colab में चलाएँ बटन पर क्लिक करें।कस्टम घटक ट्यूटोरियल
एक ट्यूटोरियल जो दिखाता है कि अपने स्वयं के कस्टम टीएफएक्स घटकों को कैसे विकसित किया जाए।डेटा सत्यापन
यह Google Colab नोटबुक दर्शाता है कि कैसे TensorFlow डेटा सत्यापन (TFDV) का उपयोग किसी डेटासेट की जांच और कल्पना करने के लिए किया जा सकता है, जिसमें वर्णनात्मक आंकड़े उत्पन्न करना, एक स्कीमा का अनुमान लगाना और विसंगतियों का पता लगाना शामिल है।मॉडल विश्लेषण
यह Google Colab नोटबुक दर्शाता है कि कैसे TensorFlow मॉडल विश्लेषण (TFMA) का उपयोग डेटासेट की विशेषताओं की जांच और कल्पना करने और सटीकता के कई अक्षों के साथ एक मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है।एक मॉडल परोसें
यह ट्यूटोरियल दर्शाता है कि कैसे एक सरल REST API का उपयोग करके किसी मॉडल को परोसने के लिए TensorFlow सर्विंग का उपयोग किया जा सकता है।वीडियो और अपडेट
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टीएफएक्स: 2020 में टेन्सरफ्लो के साथ प्रोडक्शन एमएल
टीएफ देव शिखर सम्मेलन 2020
TFX: TensorFlow के साथ उत्पादन एमएल पाइपलाइन
टीएफ वर्ल्ड 2019
मशीन लर्निंग को अनुसंधान से उत्पादन तक ले जाना
गोटो कोपेनहेगन 2019