TensorFlow Extended (TFX), üretim ML işlem hatlarını dağıtmak için uçtan uca bir platformdur
Modellerinizi araştırmadan üretime taşımaya hazır olduğunuzda, bir üretim hattı oluşturmak ve yönetmek için TFX'i kullanın.
Nasıl çalışır
TFX işlem hattı, özellikle ölçeklenebilir, yüksek performanslı makine öğrenimi görevleri için tasarlanmış bir ML işlem hattı uygulayan bir dizi bileşendir. Bileşenler, ayrı ayrı da kullanılabilen TFX kitaplıkları kullanılarak oluşturulur.
Şirketler TFX'i nasıl kullanıyor?
Sık karşılaşılan sorunlara çözümler
Projelerinizde size yardımcı olacak adım adım öğreticileri keşfedin.
Bu kılavuz, spor ayakkabı ve gömlek gibi giysi görüntülerini sınıflandırmak için bir sinir ağı modelini eğitir, eğitilen modeli kaydeder ve ardından TensorFlow Hizmetiyle birlikte sunar. Odak noktası, TensorFlow'daki modelleme ve eğitimden ziyade TensorFlow Sunmasıdır.
Google Cloud'da kendi makine öğrenimi ardışık düzenlerinizi oluşturmak için TensorFlow Extended (TFX) ve Cloud AI Platform Pipelines'a giriş. Veri kümesini inceleyerek ve eksiksiz bir çalışma hattıyla biten tipik bir makine öğrenimi geliştirme sürecini izleyin.
TensorFlow Extended'ın (TFX) cihaza dağıtılacak makine öğrenimi modellerini nasıl oluşturup değerlendirebileceğini öğrenin. TFX artık mobil cihazlarda yüksek verimli çıkarım gerçekleştirmeyi mümkün kılan TFLite için yerel destek sağlıyor.
Haberler ve duyurular
Ek TFX içeriği için blogumuza ve YouTube oynatma listemize göz atın ,
almak için aylık TensorFlow bültenimize abone olun.
en son duyurular doğrudan gelen kutunuza gönderilir.
Birçok ortak ve geliştirici projeye katkıda bulundu ve şimdi TFX 1.0 burada! NLP, mobil ve web uygulamaları desteğine ek olarak, yeni sürüm, TFX OSS kullanıcıları için kararlı genel API'ler ve yapıtlar sağlar.
Google'ın TFX kullanarak makine öğrenimi ürünlerini nasıl oluşturduğunu öğrenin. TFX, Cloud AI Pipelines dahil olmak üzere hemen hemen her yerde çalışır. Modelinizi eğitmek sadece bir başlangıç, ancak TFX kullanarak Production ML ile sıfırdan kahramana gidebilir ve harika uygulamanızı dünyaya hazır hale getirebilirsiniz!
Sonraki sayfaları tahmin etmek için site gezinme verileriyle özel bir makine öğrenimi modeli eğiterek web sitesi kullanıcı deneyimini iyileştirin ve içeriği önceden getirmek ve site hızını artırmak için bir Angular uygulaması kullanın.
Google Cloud Dataflow ile TFX RunInference API kullanarak bir modeli nasıl verimli bir şekilde dağıtabileceğinizi öğrenin. Bu gönderi, standart çıkarımdan işlem sonrası işlemeye ve ardışık düzendeki birden çok konumda RunInference API'sinin kullanımına kadar genel senaryoların bir gözden geçirmesini sağlar.