TFX es una plataforma de extremo a extremo para implementar canalizaciones de producción de AA
Cuando estés listo para que tus modelos pasen de la investigación a la producción, usa TFX para crear y administrar una canalización de producción.
Cómo funciona
Una canalización de TFX es una secuencia de componentes que implementan una canalización de AA, la cual está específicamente diseñada para tareas de aprendizaje automático escalables y de alto rendimiento. Los componentes se compilan con bibliotecas de TFX que también se pueden usar de manera individual.
Cómo usan TFX las empresas
Soluciones para problemas comunes
Explora instructivos paso a paso para obtener ayuda con tus proyectos.

Esta guía entrena un modelo de red neuronal para que clasifique imágenes de indumentaria, como zapatillas y camisas, guarde el modelo entrenado y después lo entregue con TensorFlow Serving. En lugar de centrarse en el modelado y entrenamiento en TensorFlow, lo hace en TensorFlow Serving.

Introducción a TFX y a AI Platform Pipelines de Cloud para que crees tus propias canalizaciones de aprendizaje automático en Google Cloud. Sigue un típico proceso de desarrollo de AA: Comienza por el análisis del conjunto de datos y termina con una canalización completa y en funcionamiento.

Aprende cómo TFX puede crear y evaluar modelos de aprendizaje automático que se implementarán en el dispositivo. TFX ahora cuenta con compatibilidad nativa para TFLite, lo que posibilita realizar inferencia de alta eficiencia en los dispositivos móviles.
Noticias y anuncios
Visita nuestro blog y la lista de reproducción de YouTube para acceder a contenido adicional de TFX
y suscríbete a nuestro boletín informativo de TensorFlow para recibir los
anuncios más recientes directamente en tu bandeja 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 octubre 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 marzo 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 febrero de 2023
Participación de la comunidad
Descubre más formas de participar en la comunidad de TensorFlow.