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.
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.
Как компании используют TFX
Решения распространенных проблем
Изучите пошаговые руководства, которые помогут вам в ваших проектах.
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.
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.
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.
Simulated Spotify Listening Experiences for Reinforcement Learning with TensorFlow and TF-Agents
Many of our music recommendation problems involve providing users with ordered sets of items that satisfy users’ listening preferences and intent at that point in time. We base current recommendations on previous interactions with our application
TensorFlow
19 октября 2023 г.
Serving With TF and GKE: Stable Diffusion
Generative AI models like Stable Diffusion 1 that lets anyone generate high-quality images from natural language text prompts enable different use cases across different industries. These types of models allow people to generate these images not only
TensorFlow
28 апреля 2023 г.
How Vodafone Uses TensorFlow Data Validation in their Data Contracts to Elevate Data Governance at Scale
As one of the largest telecommunications companies worldwide, Vodafone is working with Google Cloud to advance their entire data landscape, including their data lake, data warehouse (DWH), and in particular AI/ML strategies. While Vodafone has used
TensorFlow
10 марта 2023 г.
Extend your TFX pipeline with TFX-Addons
To produce production-level machine learning models, TensorFlow provides a portfolio of libraries under the umbrella of TensorFlow Extended (TFX). With just a pip install, TFX already includes a number of versatile pipeline components - referred to
TensorFlow
7 февраля 2023 г.