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
InteractiveContextpara 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 .2. Agregar validación de datos
Aprovechar el proceso simple para agregar componentes de validación de datos.3. Agregar ingeniería de funciones
Desarrollar el proceso de validación de datos para agregar un componente de ingeniería de funciones.4. Agregar análisis de modelo
Aprovechar la canalización simple para agregar un componente de análisis de modelo.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.Leer datos de BigQuery
Usar BigQuery como fuente de datos de canalizaciones de aprendizaje automático.Capacitación y servicio de Vertex AI
Uso de recursos en la nube para capacitación y servicio de ML con Vertex AI.TFX en Cloud AI Platform Pipelines
Una introducción al uso de TFX y Cloud AI Platform Pipelines.Pasos siguientes
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 .Tutorial de componentes personalizados
Un tutorial que muestra cómo desarrollar sus propios componentes TFX personalizados.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 de estadísticas descriptivas, la inferencia de un esquema y la búsqueda de anomalías.Análisis de modelos
Este cuaderno de Google Colab demuestra cómo se puede utilizar el análisis de modelos de TensorFlow (TFMA) para investigar y visualizar las características de un conjunto de datos y evaluar el rendimiento de un modelo en varios ejes de precisión.Servir un modelo
Este tutorial demuestra cómo se puede utilizar TensorFlow Serving para servir un modelo utilizando una API REST simple.Vídeos y actualizaciones
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TFX: ML de producción con TensorFlow en 2020
Cumbre de desarrolladores TF 2020
Llevando el aprendizaje automático de la investigación a la producción
IR A Copenhague 2019