প্রোডাকশন টিউটোরিয়ালগুলিতে টেনসরফ্লো

এই টিউটোরিয়ালগুলি আপনাকে শুরু করতে সাহায্য করবে, এবং আপনাকে TFX-এর সাথে প্রোডাকশন ওয়ার্কফ্লো এবং স্থাপনার জন্য কাজ করার কয়েকটি ভিন্ন উপায় শিখতে সাহায্য করবে। বিশেষ করে, আপনি একটি TFX পাইপলাইন তৈরির দুটি প্রধান শৈলী শিখবেন:

  • একটি নোটবুকে একটি পাইপলাইন বিকাশ করতে InteractiveContext ব্যবহার করে, একটি সময়ে একটি উপাদানের সাথে কাজ করা। এই শৈলী উন্নয়ন সহজ এবং আরো পাইথনিক করে তোলে.
  • একটি সম্পূর্ণ পাইপলাইন সংজ্ঞায়িত করা এবং একটি রানার দিয়ে এটি কার্যকর করা। আপনি যখন তাদের স্থাপন করবেন তখন আপনার পাইপলাইনগুলি এইরকম দেখাবে৷

টিউটোরিয়াল শুরু করা

- __1। স্টার্টার পাইপলাইন__ --- আপনাকে শুরু করতে সাহায্য করার জন্য সম্ভবত আপনি সবচেয়ে সহজ পাইপলাইন তৈরি করতে পারেন। _Run in Google Colab_ বোতামে ক্লিক করুন। [:octicons-arrow-right-24: Starter Pipeline](টিউটোরিয়াল/tfx/penguin_simple) - __2। ডেটা যাচাইকরণ __ --- ডেটা যাচাইকরণ উপাদান যুক্ত করার জন্য সাধারণ পাইপলাইনে বিল্ডিং। [:octicons-arrow-right-24: Data Validation](টিউটোরিয়াল/tfx/penguin_tfdv) - __3. ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং __ --- ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং কম্পোনেন্ট যোগ করার জন্য ডেটা ভ্যালিডেশন পাইপলাইন তৈরি করা। [:octicons-arrow-right-24: ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং](টিউটোরিয়াল/tfx/penguin_tft) - __4. মডেল বিশ্লেষণ যোগ করা __ --- একটি মডেল বিশ্লেষণ উপাদান যোগ করার জন্য সাধারণ পাইপলাইনে বিল্ডিং। [:octicons-arrow-right-24: মডেল বিশ্লেষণ](টিউটোরিয়াল/tfx/penguin_tfma)

Google ক্লাউডে TFX

Google ক্লাউড আপনার ML কর্মপ্রবাহকে সাশ্রয়ী এবং মাপযোগ্য করতে BigQuery, Vertex AI এর মতো বিভিন্ন পণ্য সরবরাহ করে। আপনি আপনার TFX পাইপলাইনে সেই পণ্যগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন তা শিখবেন।

- __ভারটেক্স পাইপলাইনে চলছে__ --- একটি পরিচালিত পাইপলাইন পরিষেবা, ভার্টেক্স পাইপলাইনে পাইপলাইন চালানো। [:octicons-arrow-right-24: Vertex Pipelines](টিউটোরিয়াল/tfx/gcp/vertex_pipelines_simple) - __BigQuery থেকে ডেটা পড়ুন__ --- ML পাইপলাইনের ডেটা উৎস হিসেবে BigQuery ব্যবহার করা। [:octicons-arrow-right-24: BigQuery](টিউটোরিয়াল/tfx/gcp/vertex_pipelines_bq) - __Vertex AI প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশন__ --- ML প্রশিক্ষণের জন্য ক্লাউড সংস্থান ব্যবহার করা এবং Vertex AI এর সাথে পরিবেশন করা। [:octicons-arrow-right-24: Vertex Training and Serving](টিউটোরিয়াল/tfx/gcp/vertex_pipelines_vertex_training) - __TFX on Cloud AI প্ল্যাটফর্ম পাইপলাইন__ --- TFX এবং ক্লাউড AI প্ল্যাটফর্ম পাইপলাইন ব্যবহারের একটি ভূমিকা। [:octicons-arrow-right-24: Cloud Pipelines](টিউটোরিয়াল/tfx/cloud-ai-platform-pipelines)

পরবর্তী পদক্ষেপ

একবার আপনি TFX সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণা পেয়ে গেলে, এই অতিরিক্ত টিউটোরিয়াল এবং গাইডগুলি দেখুন। এবং TFX ব্যবহারকারীর নির্দেশিকা পড়তে ভুলবেন না।

- __সম্পূর্ণ পাইপলাইন টিউটোরিয়াল__ --- TFX-এর একটি কম্পোনেন্ট-বাই-কম্পোনেন্ট পরিচিতি, _ইন্টারেক্টিভ প্রসঙ্গ_ সহ, একটি খুব দরকারী ডেভেলপমেন্ট টুল। _Run in Google Colab_ বোতামে ক্লিক করুন। [:octicons-arrow-right-24: Keras](টিউটোরিয়াল/tfx/components_keras) - __কাস্টম কম্পোনেন্ট টিউটোরিয়াল__ --- একটি টিউটোরিয়াল দেখানো হচ্ছে কিভাবে আপনার নিজস্ব কাস্টম TFX কম্পোনেন্ট তৈরি করতে হয়। [:octicons-arrow-right-24: Custom Component](tutorials/tfx/python_function_component) - __Data Validation__ --- এই Google Colab নোটবুকটি দেখায় কিভাবে টেনসরফ্লো ডেটা ভ্যালিডেশন (TFDV) একটি ডেটাসেট তদন্ত ও ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যার মধ্যে জেনার সহ বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান, একটি স্কিমা অনুমান করা, এবং অসঙ্গতিগুলি খুঁজে বের করা। [:octicons-arrow-right-24: Data Validation](tutorials/data_validation/tfdv_basic) - __Model Analysis__ --- এই Google Colab নোটবুকটি দেখায় কিভাবে TensorFlow মডেল বিশ্লেষণ (TFMA) একটি ডেটাসেটের বৈশিষ্ট্য অনুসন্ধান ও কল্পনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং নির্ভুলতার বিভিন্ন অক্ষ বরাবর একটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করুন। [:octicons-arrow-right-24: Model Analysis](tutorials/model_analysis/tfma_basic) - __একটি মডেল পরিবেশন করুন__ --- এই টিউটোরিয়ালটি দেখায় কিভাবে TensorFlow সার্ভিং একটি সাধারণ REST API ব্যবহার করে একটি মডেল পরিবেশন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। [:octicons-arrow-right-24: মডেল বিশ্লেষণ](টিউটোরিয়াল/সার্ভিং/বিশ্রাম_সিম্পল)

ভিডিও এবং আপডেট

সর্বশেষ ভিডিও এবং আপডেটের জন্য TFX YouTube প্লেলিস্ট এবং ব্লগে সদস্যতা নিন।