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TensorFlow Extended (TFX) उत्पादन एमएल पाइपलाइनों की तैनाती के लिए एक एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म है

जब आप अपने मॉडल को अनुसंधान से उत्पादन तक ले जाने के लिए तैयार हों, तो उत्पादन पाइपलाइन बनाने और प्रबंधित करने के लिए TFX का उपयोग करें।

कोलाब चलाओ

यह इंटरेक्टिव ट्यूटोरियल टीएफएक्स के प्रत्येक अंतर्निहित घटक के माध्यम से चलता है।

ट्यूटोरियल देखें

ट्यूटोरियल आपको दिखाते हैं कि TFX का उपयोग पूर्ण, अंत-से-अंत उदाहरणों के साथ कैसे किया जाता है।

गाइड देखें

गाइड टीएफएक्स की अवधारणाओं और घटकों की व्याख्या करते हैं।

यह काम किस प्रकार करता है

टीएफएक्स पाइपलाइन घटकों का एक अनुक्रम है जो एक एमएल पाइपलाइन को लागू करता है जो विशेष रूप से स्केलेबल, उच्च-प्रदर्शन मशीन सीखने के कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। अवयव TFX पुस्तकालयों का उपयोग करके बनाए गए हैं जो व्यक्तिगत रूप से भी उपयोग किए जा सकते हैं।

आम समस्याओं का समाधान

अपनी परियोजनाओं में आपकी सहायता करने के लिए चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल देखें।

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ट्रेन और TensorFlow सर्विंग के साथ एक TensorFlow मॉडल की सेवा

यह मार्गदर्शिका एक तंत्रिका नेटवर्क मॉडल को कपड़ों की छवियों को वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित करती है, जैसे कि स्नीकर्स और शर्ट, प्रशिक्षित मॉडल को बचाता है, और फिर इसे TensorFlow सर्विंग के साथ कार्य करता है। ध्यान TensorFlow में मॉडलिंग और प्रशिक्षण के बजाय TensorFlow Serving पर है।

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Google क्लाउड पर होस्ट की गई TFX पाइपलाइन बनाएं

Google क्लाउड पर अपनी स्वयं की मशीन लर्निंग पाइपलाइन बनाने के लिए TensorFlow Extended (TFX) और क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म पाइपलाइनों का परिचय। एक सामान्य एमएल विकास प्रक्रिया का पालन करें, डेटासेट की जांच करके, और पूरी तरह से काम कर रहे पाइपलाइन के साथ समाप्त होता है।

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डिवाइस पर इंजेक्शन के लिए TensorFlow Lite के साथ TFX का उपयोग करें

जानें कि कैसे TensorFlow Extended (TFX) मशीन लर्निंग मॉडल बना और मूल्यांकन कर सकता है जो ऑन-डिवाइस पर तैनात किए जाएंगे। TFX अब TFLite के लिए मूल समर्थन प्रदान करता है, जिससे मोबाइल उपकरणों पर अत्यधिक कुशल निष्कर्ष निकालना संभव हो जाता है।

कंपनियां TFX का उपयोग कैसे कर रही हैं

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8 जनवरी, 2020  
एमएल मेटाडेटा: एमएल के लिए संस्करण नियंत्रण

मॉडल और डेटासेट जैसे एमएल कोड और कलाकृतियों की जटिलता, और संस्करण नियंत्रण की आवश्यकता है। इसलिए हमने आपके संपूर्ण ML वर्कफ़्लो के पूर्ण वंश को ट्रैक करने के लिए लाइब्रेरी लर्निंग मेटाडेटा (MLMD), एक लाइब्रेरी का निर्माण किया।

3 दिसंबर, 2020  
टीएफएक्स के साथ उत्पादन एमएल तैनाती के लिए एमएल इंजीनियरिंग

इस अपडेट में हम TFX की मूल बातें कवर करेंगे और इस वर्ष को उजागर करेंगे कि आपको शुरू करने में मदद करने के लिए इस साल क्या नया है। हम आपको TFX के साथ उत्पादन पाइपलाइन प्रणाली को एक साथ रखने के तरीके पर भी हाथ दिखाएंगे।

जारी रखें
9 अक्टूबर, 2020  
TFX में न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग

तंत्रिका संरचित सीखने का उपयोग संरचित संकेतों के साथ तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। कस्टम घटकों का उपयोग करके TFX में NSL के साथ एक ग्राफ-नियमित मॉडल बनाना सीखें और एक इंटरैक्टिव कोलाब में इसे स्वयं आज़माएँ।

25 सितंबर, 2020  
एमएल इंजीनियरिंग की ओर: TensorFlow विस्तारित (TFX) का संक्षिप्त इतिहास

सिबिल और टीएफएक्स का एक बवंडर दौरे, वर्णमाला के दो क्रमिक अंत-टू-एंड (ई 2 ई) एमएल प्लेटफॉर्म। जानें कि कैसे टीएफएक्स के इतिहास ने एमएल इंजीनियरिंग के अनुशासन को सूचित करने में मदद की है।