TFX là một nền tảng end-to-end để triển khai các đường ống ML sản xuất

Khi bạn đã sẵn sàng chuyển mô hình của mình từ nghiên cứu sang sản xuất, hãy sử dụng TFX để tạo và quản lý quy trình sản xuất.

Chạy Colab

Hướng dẫn tương tác này đi qua từng thành phần tích hợp của TFX.

Xem hướng dẫn

Hướng dẫn chỉ cho bạn cách sử dụng TFX với các ví dụ hoàn chỉnh, từ đầu đến cuối.

Xem hướng dẫn

Hướng dẫn giải thích các khái niệm và thành phần của TFX.

Làm thế nào nó hoạt động

Đường ống TFX là một chuỗi các thành phần triển khai đường ống ML được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ máy học hiệu suất cao, có thể mở rộng. Các thành phần được xây dựng bằng thư viện TFX cũng có thể được sử dụng riêng lẻ.

Cách các công ty đang sử dụng TFX

Giải pháp cho các vấn đề chung

Khám phá hướng dẫn từng bước để giúp bạn với các dự án của mình.

Trung gian
Đào tạo và phục vụ mô hình TensorFlow với Phục vụ TensorFlow

Hướng dẫn này đào tạo mô hình mạng thần kinh để phân loại hình ảnh của quần áo, như giày thể thao và áo sơ mi, lưu mô hình đã đào tạo và sau đó phục vụ mô hình đó bằng TensorFlow Serving. Trọng tâm là Phục vụ TensorFlow, hơn là mô hình hóa và đào tạo trong TensorFlow.

Trung gian
Tạo đường ống TFX được lưu trữ trên Google Cloud

Giới thiệu về Đường ống nền tảng TFX và Cloud AI để tạo đường dẫn máy học của riêng bạn trên Google Cloud. Thực hiện theo quy trình phát triển ML điển hình, bắt đầu bằng cách kiểm tra tập dữ liệu và kết thúc bằng một đường dẫn hoạt động hoàn chỉnh.

Trung gian
Sử dụng TFX với TensorFlow Lite để suy luận trên thiết bị

Tìm hiểu cách TFX có thể tạo và đánh giá các mô hình học máy sẽ được triển khai trên thiết bị. TFX hiện cung cấp hỗ trợ gốc cho TFLite, giúp thực hiện suy luận hiệu quả cao trên thiết bị di động.

Tin tức và thông báo

Kiểm tra blogdanh sách phát trên YouTube của chúng tôi để biết thêm nội dung TFX,
và đăng ký bản tin TensorFlow của chúng tôi để nhận được
thông báo mới nhất được gửi trực tiếp đến hộp thư đến của bạn.