Tensorflow en tutoriales de producción

Estos tutoriales lo ayudarán a comenzar y le ayudarán a aprender algunas formas diferentes de trabajar con TFX para implementaciones y flujos de trabajo de producción. En particular, aprenderá los dos estilos principales de desarrollo de una canalización TFX:

  • Usar InteractiveContext para desarrollar una canalización en un cuaderno, trabajando con un componente a la vez. Este estilo hace que el desarrollo sea más fácil y más pitónico.
  • Definir una canalización completa y ejecutarla con un corredor. Así es como se verán sus canalizaciones cuando las implemente.

Tutoriales de introducción

- __1. Starter Pipeline__ --- Probablemente el pipeline más simple que puedes construir, para ayudarte a comenzar. Haga clic en el botón _Ejecutar en Google Colab_. [:octicons-arrow-right-24: Starter Pipeline](tutorials/tfx/penguin_simple) - __2. Agregar validación de datos__ --- Aprovechar la canalización simple para agregar componentes de validación de datos. [:octicons-arrow-right-24: Validación de datos](tutoriales/tfx/penguin_tfdv) - __3. Agregar ingeniería de funciones__ --- Aprovechar el proceso de validación de datos para agregar un componente de ingeniería de funciones. [:octicons-arrow-right-24: Ingeniería de funciones](tutoriales/tfx/penguin_tft) - __4. Agregar análisis de modelo__ --- Aprovechando la canalización simple para agregar un componente de análisis de modelo. [:octicons-arrow-right-24: Análisis de modelo](tutorials/tfx/penguin_tfma)

TFX en la nube de Google

Google Cloud ofrece varios productos como BigQuery y Vertex AI para que su flujo de trabajo de aprendizaje automático sea rentable y escalable. Aprenderá cómo utilizar esos productos en su canal TFX.

- __Ejecución en Vertex Pipelines__ --- Ejecución de canalizaciones en un servicio de canalización administrado, Vertex Pipelines. [:octicons-arrow-right-24: Vertex Pipelines](tutorials/tfx/gcp/vertex_pipelines_simple) - __Leer datos de BigQuery__ --- Uso de BigQuery como fuente de datos de canalizaciones de ML. [:octicons-arrow-right-24: BigQuery](tutorials/tfx/gcp/vertex_pipelines_bq) - __Entrenamiento y servicio de Vertex AI__ --- Uso de recursos en la nube para entrenamiento de aprendizaje automático y servicio con Vertex AI. [:octicons-arrow-right-24: Entrenamiento y servicio de Vertex](tutorials/tfx/gcp/vertex_pipelines_vertex_training) - __TFX en Cloud AI Platform Pipelines__ --- Una introducción al uso de TFX y Cloud AI Platform Pipelines. [:octicons-arrow-right-24: Cloud Pipelines](tutoriales/tfx/cloud-ai-platform-pipelines)

Próximos pasos

Una vez que tenga conocimientos básicos de TFX, consulte estos tutoriales y guías adicionales. Y no olvide leer la Guía del usuario de TFX .

- __Tutorial completo de Pipeline__ --- Una introducción componente por componente a TFX, incluido el _contexto interactivo_, una herramienta de desarrollo muy útil. Haga clic en el botón _Ejecutar en Google Colab_. [:octicons-arrow-right-24: Keras](tutorials/tfx/components_keras) - __Tutorial de componentes personalizados__ --- Un tutorial que muestra cómo desarrollar sus propios componentes TFX personalizados. [:octicons-arrow-right-24: Componente personalizado](tutorials/tfx/python_function_component) - __Validación de datos__ --- Este cuaderno de Google Colab demuestra cómo se puede utilizar la validación de datos de TensorFlow (TFDV) para investigar y visualizar un conjunto de datos, incluida la generación. estadísticas descriptivas, inferir un esquema y encontrar anomalías. [:octicons-arrow-right-24: Validación de datos](tutorials/data_validation/tfdv_basic) - __Análisis de modelo__ --- Este cuaderno de Google Colab demuestra cómo se puede utilizar el análisis de modelo de TensorFlow (TFMA) para investigar y visualizar las características de un conjunto de datos. y evaluar el desempeño de un modelo a lo largo de varios ejes de precisión. [:octicons-arrow-right-24: Análisis de modelo](tutorials/model_analysis/tfma_basic) - __Servir un modelo__ --- Este tutorial demuestra cómo se puede utilizar TensorFlow Serving para servir un modelo usando una API REST simple. [:octicons-arrow-right-24: Análisis de modelo](tutoriales/serving/rest_simple)

Vídeos y actualizaciones

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