TFX é uma plataforma ponta a ponta para implantação de pipelines de ML de produção

Quando estiver pronto para migrar seus modelos da pesquisa para a produção, use o TFX para criar e gerenciar um pipeline de produção.

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Os guias explicam os conceitos e componentes do TFX.

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Componentes adicionais do TFX contribuídos pela comunidade.

Como funciona

Um pipeline TFX é uma sequência de componentes que implementam um pipeline de ML projetado especificamente para tarefas de aprendizado de máquina escalonáveis ​​e de alto desempenho. Os componentes são construídos usando bibliotecas TFX que também podem ser usadas individualmente.

Como as empresas estão usando o TFX

Soluções para problemas comuns

Explore tutoriais passo a passo para ajudá-lo em seus projetos.

Intermediário
Treine e forneça um modelo do TensorFlow com o TensorFlow Serving

Este guia treina um modelo de rede neural para classificar imagens de roupas, como tênis e camisas, salva o modelo treinado e depois o disponibiliza com o TensorFlow Serving. O foco está no TensorFlow Serving, em vez da modelagem e treinamento no TensorFlow.

Intermediário
Crie pipelines TFX hospedados no Google Cloud

Uma introdução ao TFX e Cloud AI Platform Pipelines para criar seus próprios pipelines de aprendizado de máquina no Google Cloud. Siga um processo típico de desenvolvimento de ML, começando examinando o conjunto de dados e terminando com um pipeline de trabalho completo.

Intermediário
Use o TFX com o TensorFlow Lite para inferência no dispositivo

Saiba como o TFX pode criar e avaliar modelos de machine learning que serão implantados no dispositivo. O TFX agora oferece suporte nativo para TFLite, o que possibilita realizar inferências altamente eficientes em dispositivos móveis.

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