Üretim eğitimlerinde TensorFlow

TFX 1.0

TFX 1.0.0'ın kullanıma sunulduğunu duyurmaktan mutluluk duyuyoruz. Bu, kararlı genel API'ler ve yapılar sağlayan TFX'in ilk beta sonrası sürümüdür. Bu RFC'de tanımlanan uyumluluk kapsamında bir yükseltmeden sonra gelecekteki TFX işlem hatlarının çalışmaya devam edeceğinden emin olabilirsiniz.

Başlangıç ​​eğitimleri

Başlamanıza yardımcı olacak muhtemelen inşa edebileceğiniz en basit boru hattı. Google Colab'da Çalıştır düğmesini tıklayın.
Veri doğrulama bileşenleri eklemek için basit ardışık düzen üzerine inşa etme.
Bir özellik mühendisliği bileşeni eklemek için veri doğrulama ardışık düzenini oluşturma.
Bir model analizi bileşeni eklemek için basit işlem hattını geliştirme.

Google Cloud'da TFX

Google Cloud, ML iş akışınızı uygun maliyetli ve ölçeklenebilir hale getirmek için BigQuery, Vertex AI gibi çeşitli ürünler sunar. Bu ürünleri TFX boru hattınızda nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.
İşlem hatlarını yönetilen bir işlem hattı hizmeti olan Vertex Pipelines üzerinde çalıştırma.
BigQuery'yi makine öğrenimi ardışık düzenlerinin veri kaynağı olarak kullanma.
Makine öğrenimi eğitimi için bulut kaynaklarını kullanma ve Vertex AI ile sunma.
TFX ve Cloud AI Platform Pipelines kullanımına giriş.

Sonraki adımlar

TFX hakkında temel bilgilere sahip olduğunuzda, bu ek öğreticilere ve kılavuzlara göz atın. TFX Kullanım Kılavuzunu da okumayı unutmayın.
Etkileşimli bağlam da dahil olmak üzere TFX'e bileşen bileşen giriş, çok kullanışlı bir geliştirme aracı. Google Colab'da Çalıştır düğmesini tıklayın.
Kendi özel TFX bileşenlerinizi nasıl geliştireceğinizi gösteren bir eğitim.
Bu Google Colab not defteri, tanımlayıcı istatistikler oluşturma, şema çıkarımı ve anormallikleri bulma dahil olmak üzere bir veri kümesini araştırmak ve görselleştirmek için TensorFlow Veri Doğrulaması'nın (TFDV) nasıl kullanılabileceğini gösterir.
Bu Google Colab not defteri, bir veri kümesinin özelliklerini araştırmak ve görselleştirmek ve bir modelin performansını birkaç doğruluk ekseni boyunca değerlendirmek için TensorFlow Model Analizinin (TFMA) nasıl kullanılabileceğini gösterir.
Bu eğitici, TensorFlow Serving'in basit bir REST API kullanarak bir modele hizmet etmek için nasıl kullanılabileceğini gösterir.