TensorFlow Extended (TFX) es una plataforma de extremo a extremo para implementar canalizaciones de producción de AA

Cuando estés listo para que tus modelos pasen de la investigación a la producción, usa TFX para crear y administrar una canalización de producción.

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Este instructivo interactivo explica cada componente integrado de TFX.

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Los instructivos te muestran cómo usar TFX con ejemplos completos de extremo a extremo.

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Las guías explican los conceptos y los componentes de TFX.

Cómo funciona

A TFX pipeline is a sequence of components that implement an ML pipeline which is specifically designed for scalable, high-performance machine learning tasks. Components are built using TFX libraries which can also be used individually.

Soluciones para problemas comunes

Explora instructivos paso a paso para obtener ayuda con tus proyectos.

Intermedio
Entrena y entrega un modelo de TensorFlow con TensorFlow Serving

Esta guía entrena un modelo de red neuronal para que clasifique imágenes de ropa, como zapatillas y camisas, guarde el modelo entrenado y después lo entregue con TensorFlow Serving. Se centra en TensorFlow Serving, en lugar del modelado y entrenamiento en TensorFlow.

Intermedio
Crea canalizaciones de TFX alojadas en Google Cloud

Una introducción a TensorFlow Extended (TFX) y a las canalizaciones de Cloud AI Platform para que crees tus propias canalizaciones de aprendizaje automático en Google Cloud. Sigue un típico proceso de desarrollo de AA: comienza por el análisis del conjunto de datos y termina con una canalización completa y en funcionamiento.

Intermedio
Usa TFX con TensorFlow Lite para la inferencia en el dispositivo

Aprende cómo TensorFlow Extended (TFX) puede crear y evaluar modelos de aprendizaje automático que se implementarán en el dispositivo. TFX ahora cuenta con compatibilidad nativa para TFLite, lo que posibilita realizar inferencia de alta eficiencia en los dispositivos móviles.

Noticias y anuncios

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October 9, 2020
Neural Structured Learning in TFX

Neural structured learning can be used to train neural networks with structured signals. Learn how to build a graph-regularized model with NSL in TFX using custom components and try it yourself in an interactive Colab.

September 25, 2020
Towards ML Engineering: A Brief History Of TensorFlow Extended (TFX)

A whirlwind tour of Sibyl and TFX, two successive end-to-end (E2E) ML platforms at Alphabet. Learn how the history of TFX has helped inform the discipline of ML Engineering.

August 14, 2020
Creating Sounds Of India: An on device, AI powered, musical experience built with TensorFlow

TFX and TFJS partnered with Magenta to launch a new AI-driven experience for Indian Independence Day, which transforms users’ voices into instruments that come together to celebrate Indian culture through a collaborative music project.

8 de junio de 2020
PLN rápido, escalable y preciso: el motivo por el que TFX es la opción perfecta para implementar BERT

En este blog de dos partes, se explica cómo los Concur Labs de SAP usaron bibliotecas y extensiones de TensorFlow para simplificar la implementación de los modelos de BERT.