מדריכים אלה יעזרו לך להתחיל, ויעזרו לך ללמוד כמה דרכים שונות לעבוד עם TFX עבור זרימות עבודה ופריסות ייצור. בפרט, תלמד את שני הסגנונות העיקריים של פיתוח צינור TFX:
- שימוש ב-
InteractiveContextלפיתוח צינור במחברת, עבודה עם רכיב אחד בכל פעם. סגנון זה הופך את הפיתוח לקל ופיתוני יותר. - הגדרת צינור שלם וביצועו עם רץ. כך ייראו הצינורות שלך כשתפרוס אותם.
תחילת העבודה הדרכות
- __1. Starter Pipeline__ --- כנראה הצינור הפשוט ביותר שתוכל לבנות, כדי לעזור לך להתחיל. לחץ על הלחצן _הפעל ב-Google Colab_. [:octicons-arrow-right-24: Starter Pipeline](tutorials/tfx/penguin_simple) - __2. הוספת אימות נתונים__ --- מבוסס על הצינור הפשוט להוספת רכיבי אימות נתונים. [:octicons-arrow-right-24: אימות נתונים](tutorials/tfx/penguin_tfdv) - __3. הוספת תכונות הנדסה__ --- בנייה על צינור אימות הנתונים כדי להוסיף רכיב הנדסת תכונות. [:octicons-arrow-right-24: Feature Engineering](tutorials/tfx/penguin_tft) - __4. הוספת ניתוח מודל__ --- בניית צינור פשוט להוספת רכיב ניתוח מודל. [:octicons-arrow-right-24: ניתוח מודלים](tutorials/tfx/penguin_tfma)
TFX ב-Google Cloud
Google Cloud מספק מוצרים שונים כמו BigQuery, Vertex AI כדי להפוך את זרימת העבודה של ML שלך לחסכונית וניתנת להרחבה. תלמד כיצד להשתמש במוצרים אלה בצנרת ה-TFX שלך.
- __פועל על צינורות Vertex__ --- הפעלת צינורות על שירות צינורות מנוהל, Vertex Pipelines. [:octicons-arrow-right-24: Vertex Pipelines](tutorials/tfx/gcp/vertex_pipelines_simple) - __קרא נתונים מ-BigQuery__ --- שימוש ב-BigQuery כמקור נתונים של צינורות ML. [:octicons-arrow-right-24: BigQuery](tutorials/tfx/gcp/vertex_pipelines_bq) - __Vertex AI Training and Serving__ --- שימוש במשאבי ענן לאימון ML והגשה עם Vertex AI. [:octicons-arrow-right-24: Vertex Training and Serving](tutorials/tfx/gcp/vertex_pipelines_vertex_training) - __TFX על Cloud AI Platform Pipelines__ --- מבוא לשימוש ב-TFX ו-Cloud AI Platform Pipelines. [:octicons-arrow-right-24: Cloud Pipelines](tutorials/tfx/cloud-ai-platform-pipelines)
השלבים הבאים
לאחר שתהיה לך הבנה בסיסית של TFX, בדוק את המדריכים והמדריכים הנוספים הללו. ואל תשכח לקרוא את המדריך למשתמש של TFX .
- __הדרכה צנרת מלאה__ --- מבוא רכיב אחר רכיב ל-TFX, כולל _הקשר אינטראקטיבי_, כלי פיתוח שימושי מאוד. לחץ על הלחצן _הפעל ב-Google Colab_. [:octicons-arrow-right-24: Keras](tutorials/tfx/components_keras) - __מדריך רכיבים מותאם אישית__ --- מדריך המראה כיצד לפתח רכיבי TFX מותאמים אישית משלכם. [:octicons-arrow-right-24: Custom Component](tutorials/tfx/python_function_component) - __Data Validation__ --- מחברת Google Colab זו מדגים כיצד ניתן להשתמש ב- TensorFlow Data Validation (TFDV) כדי לחקור ולהמחיש מערך נתונים, כולל יצירת סטטיסטיקה תיאורית, הסקת סכימה ומציאת חריגות. [:octicons-arrow-right-24: Data Validation](tutorials/data_validation/tfdv_basic) - __מודל ניתוח__ --- מחברת Google Colab זו מדגים כיצד ניתן להשתמש ב-TensorFlow Model Analysis (TFMA) כדי לחקור ולהמחיש את המאפיינים של מערך נתונים ולהעריך את הביצועים של מודל לאורך מספר צירים של דיוק. [:octicons-arrow-right-24: Model Analysis](tutorials/model_analysis/tfma_basic) - __Serve a Model__ --- מדריך זה מדגים כיצד ניתן להשתמש ב- TensorFlow Serving לשרת מודל באמצעות REST API פשוט. [:octicons-arrow-right-24: ניתוח מודלים](tutorials/serving/rest_simple)
סרטונים ועדכונים
הירשם לרשימת ההשמעה והבלוג של TFX YouTube לקבלת הסרטונים והעדכונים האחרונים.