TFX เป็นแพลตฟอร์มแบบครบวงจรสำหรับการปรับใช้ไปป์ไลน์ ML ที่ใช้งานจริง
เมื่อคุณพร้อมที่จะย้ายแบบจำลองจากการวิจัยไปสู่การผลิต ให้ใช้ TFX เพื่อสร้างและจัดการไปป์ไลน์การผลิต
มันทำงานอย่างไร
ไปป์ไลน์ TFX คือลำดับของส่วนประกอบที่ใช้ไปป์ไลน์ ML ซึ่งได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิงที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพสูง ส่วนประกอบถูกสร้างขึ้นโดยใช้ไลบรารี TFX ซึ่งสามารถใช้เป็นรายบุคคลได้
บริษัทต่างๆ ใช้ TFX อย่างไร
แนวทางแก้ไขปัญหาทั่วไป
สำรวจบทช่วยสอนทีละขั้นตอนเพื่อช่วยคุณในโครงการของคุณ
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/cards/tile_tensorflow_serving.jpg?authuser=6&hl=th)
คู่มือนี้จะฝึกโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อจัดประเภทรูปภาพของเสื้อผ้า เช่น รองเท้าผ้าใบและเสื้อเชิ้ต บันทึกโมเดลที่ได้รับการฝึก จากนั้นให้บริการด้วย TensorFlow Serving จุดเน้นอยู่ที่การให้บริการ TensorFlow มากกว่าการสร้างแบบจำลองและการฝึกอบรมใน TensorFlow
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/cards/tfx_platform_pipelines.jpg?authuser=6&hl=th)
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับไปป์ไลน์แพลตฟอร์ม TFX และ Cloud AI เพื่อสร้างไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่องของคุณเองบน Google Cloud ปฏิบัติตามกระบวนการพัฒนา ML ทั่วไป โดยเริ่มจากการตรวจสอบชุดข้อมูล และจบลงด้วยขั้นตอนการทำงานที่สมบูรณ์
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/cards/tfx_for_mobile.jpg?authuser=6&hl=th)
เรียนรู้ว่า TFX สามารถสร้างและประเมินโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่จะนำไปใช้บนอุปกรณ์ได้อย่างไร ขณะนี้ TFX ให้การสนับสนุนดั้งเดิมสำหรับ TFLite ซึ่งทำให้สามารถทำการอนุมานที่มีประสิทธิภาพสูงบนอุปกรณ์มือถือได้
ข่าวและประกาศ
ตรวจสอบ บล็อก และ เพลย์ลิสต์ YouTube ของเราสำหรับเนื้อหา TFX เพิ่มเติม
และสมัครรับจดหมายข่าว TensorFlow ของเราเพื่อรับ
ประกาศล่าสุดส่งตรงไปยังกล่องจดหมายของคุณ