O TensorFlow Extended (TFX) é uma plataforma completa para a implantação de pipelines de produção de ML

Quando for a hora de mover os modelos da pesquisa para a produção, use o TFX para criar e gerenciar um pipeline de produção.

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Este tutorial interativo aborda cada componente integrado ao TFX.

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Os tutoriais ensinam a usar o TFX com exemplos completos.

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Os guias explicam os conceitos e os componentes do TFX.

Como funciona

Um pipeline do TFX é uma sequência de componentes que implementa um pipeline de ML especificamente projetado para tarefas de machine learning escalonáveis e de alto desempenho. Os componentes do pipeline são criados com bibliotecas do TFX que também podem ser usadas individualmente.

Soluções de problemas recorrentes

Descubra tutoriais passo a passo que auxiliam nos seus projetos.

Intermediários
Treine e mostre um modelo do TensorFlow com o TensorFlow Serving

Este guia treina um modelo de rede neural para classificar imagens de vestuário, como tênis e camisetas, salva o modelo treinado e depois o exibe com o TensorFlow Serving. O foco é no TensorFlow Serving, e não na modelagem ou no treinamento do TensorFlow.

Intermediários
Crie pipelines do TFX hospedados no Google Cloud

Uma introdução ao TensorFlow Extended (TFX) e aos pipelines do Cloud AI Platform para criar seus próprios pipelines de machine learning no Google Cloud. Acompanhe um processo típico de desenvolvimento de ML: comece examinando o conjunto de dados e termine com um pipeline completo em funcionamento.

Intermediários
Use o TFX com o TensorFlow Lite para inferências no próprio dispositivo

Saiba como o TensorFlow Extended (TFX) pode criar e avaliar modelos de machine learning que serão implantados no dispositivo. Agora o TFX tem compatibilidade nativa com o TFLite, o que permite realizar inferências de alto desempenho em dispositivos móveis.

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