O TFX é uma plataforma completa para a implantação de pipelines de produção de ML
Quando for a hora de mover os modelos da pesquisa para a produção, use o TFX para criar e gerenciar um pipeline de produção.
Como funciona
Um pipeline do TFX é uma sequência de componentes que implementa um pipeline de ML especificamente projetado para tarefas de machine learning escalonáveis e de alto desempenho. Os componentes do pipeline são criados com bibliotecas do TFX que também podem ser usadas individualmente.
Como as empresas estão usando o TFX
Soluções de problemas recorrentes
Descubra tutoriais passo a passo que auxiliam nos seus projetos.
Este guia treina um modelo de rede neural para classificar imagens de vestuário, como tênis e camisetas, salva o modelo treinado e depois o exibe com o TensorFlow Serving. O foco é no TensorFlow Serving, e não na modelagem ou no treinamento do TensorFlow.
Uma introdução ao TFX e aos pipelines do Cloud AI Platform para criar seus próprios pipelines de machine learning no Google Cloud. Acompanhe um processo típico de desenvolvimento de ML: comece examinando o conjunto de dados e termine com um pipeline completo em funcionamento.
Saiba como o TFX pode criar e avaliar modelos de machine learning que serão implantados no dispositivo. Agora o TFX oferece suporte nativo para o TFLite, o que permite realizar inferências de alto desempenho em dispositivos móveis.
Notícias e avisos
Confira nosso blog e playlist do YouTube para mais conteúdo TFX
e assine a newsletter do TensorFlow para receber
os avisos mais recentes direto na sua caixa de entrada.
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 de outubro de 2023
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 de abril de 2023
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 de março de 2023
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 de fevereiro de 2023
Participação da comunidade
Veja outras maneiras de participar da comunidade do TensorFlow.