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TensorFlow Extended (TFX) è una piattaforma end-to-end per l'implementazione di pipeline ML di produzione

Quando sei pronto per spostare i tuoi modelli dalla ricerca alla produzione, usa TFX per creare e gestire una pipeline di produzione.

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Questo tutorial interattivo illustra ogni componente integrato di TFX.

Guarda i tutorial

I tutorial ti mostrano come utilizzare TFX con esempi completi end-to-end.

Guarda la guida

Le guide spiegano i concetti ei componenti di TFX.

Come funziona

Una pipeline TFX è una sequenza di componenti che implementano una pipeline ML progettata specificamente per attività di machine learning scalabili e ad alte prestazioni. I componenti sono costruiti utilizzando librerie TFX che possono essere utilizzate anche singolarmente.

Come le aziende utilizzano TFX

Soluzioni a problemi comuni

Esplora tutorial passo passo per aiutarti con i tuoi progetti.

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Addestra e servi un modello TensorFlow con TensorFlow Serving

Questa guida addestra un modello di rete neurale per classificare le immagini di abbigliamento, come scarpe da ginnastica e magliette, salva il modello addestrato e quindi lo serve con TensorFlow Serving. L'attenzione si concentra su TensorFlow Serving, piuttosto che sulla modellazione e sulla formazione in TensorFlow.

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Crea pipeline TFX ospitate su Google Cloud

Un'introduzione a TensorFlow Extended (TFX) e Cloud AI Platform Pipelines per creare le tue pipeline di machine learning su Google Cloud. Segui un tipico processo di sviluppo ML, iniziando dall'esame del set di dati e finendo con una pipeline di lavoro completa.

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Usa TFX con TensorFlow Lite per l'inferenza sul dispositivo

Scopri come TensorFlow Extended (TFX) può creare e valutare modelli di machine learning che verranno distribuiti sul dispositivo. TFX ora fornisce supporto nativo per TFLite, che rende possibile eseguire inferenze altamente efficienti su dispositivi mobili.

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