TFX
TensorFlow Extended (TFX) 是一个用于部署生产 ML 管道的平台。本节的文章涵盖了将模型从研究转移到生产的过程。
Simulated Spotify Listening Experiences for Reinforcement Learning with TensorFlow and TF-Agents
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AI · 文档
使用 TensorFlow 和 TF-Agents 进行强化学习的模拟 Spotify 听歌体验

作者:Surya Kanoria、Joseph Cauteruccio、Federico Tomasi、Kamil Ciosek、Matteo Rinaldi 和 Zhenwen Dai - Spotify

Serving With TF and GKE: Stable Diffusion
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gke · Stable Diffusion
使用 TF 和 GKE 进行服务:Stable Diffusion

作者:Chansung ParkSayak Paul(ML 和 Cloud GDE)

How Vodafone Uses TensorFlow Data Validation in their Data Contracts to Elevate Data Governance at Scale
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TensorFlow Data Validation · TFDV
沃达丰如何使用 TensorFlow 数据验证在其数据契约中提升大规模数据治理

作者:Amandeep Singh(沃达丰)、Max Vökler(谷歌云)

Extend your TFX pipeline with TFX-Addons
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社区 · Tensorflow
使用 TFX-Addons 扩展您的 TFX 管道

作者:Hannes Hapke 和 Robert Crowe

End-to-End Pipeline for Segmentation with TFX, Google Cloud, and Hugging Face
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机器学习 · MLOps
使用 TFX、Google Cloud 和 Hugging Face 进行分割的端到端管道

作者:Chansung Park、Sayak Paul(ML 和 Cloud GDE)

How startups can benefit from TFX
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社区 · MLOps
初创公司如何从 TFX 中受益

作者:Hannes Hapke 和 Robert Crowe

Automated Deployment of TensorFlow Models with TensorFlow Serving and GitHub Actions
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社区 · GitHub Action
使用 TensorFlow Serving 和 GitHub Actions 自动部署 TensorFlow 模型

作者:Chansung ParkSayak Paul(ML-GDE)

Why Karrot Uses TFX, and How to Improve Productivity on ML Pipeline Development
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社区 · TFX
为什么 Karrot 使用 TFX 以及如何提高 ML 管道开发的生产力

作者:Ukjae Jeong、Gyoung-yoon Yoo 和 Myeonghyeon Song 来自 Karrot

Continuous Adaptation for Machine Learning System to Data Changes
社区 · TFX
机器学习系统对数据变化的持续适应

作者:Chansung Park、Sayak Paul(ML-GDE)

How Waze Uses TFX to Scale Production-Ready ML
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TFX · Vertex AI
Waze 如何使用 TFX 扩展生产就绪的 ML

作者:Gal Moran、Iris Shmuel 和 Daniel Marcous(Waze 数据科学家)

How Digitec Galaxus trains and serves millions of personalized newsletters per week with TFX
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社区 · TFX
Digitec Galaxus 如何使用 TFX 每周训练和服务数百万个性化新闻通讯

作者:Christian Sager(产品负责人,Digitec Galaxus)和 Anant Nawalgaria(ML 专家,谷歌)

New Courses: Machine Learning Engineering for Production
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TensorFlow 核心 · TFX
新课程:面向生产的机器学习工程

作者:Robert Crowe 和 Jocelyn Becker

Speed-up your sites with web-page prefetching using Machine Learning
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TensorFlow.js · TFX
使用机器学习加速您的网站网页预取

作者:Minko Gechev、David Zats、Na Li、Ping Yu、Anusha Ramesh 和 Sandeep Gupta

Using TFX inference with Dataflow for large scale ML inference patterns
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TFX
将 TFX 推理与 Dataflow 结合使用,实现大规模 ML 推理模式

作者:Reza Rokni,高级开发者倡导者

How OpenX Trains and Serves for a Million Queries per Second in under 15 Milliseconds
社区 · TFX
OpenX 如何在 15 毫秒内训练和服务每秒一百万个查询

作者:Larry Price,OpenX编辑:Robert Crowe、Anusha Ramesh - TensorFlow

ML Metadata: Version Control for ML
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TFX
ML 元数据:ML 的版本控制

作者:Ben Mathes 和 Neoklis Polyzotis,代表 TFX 团队

Neural Structured Learning in TFX
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TFX
TFX 中的神经结构化学习

作者:Arjun Gopalan,谷歌研究软件工程师编辑:Robert Crowe,TensorFlow 开发者倡导者,谷歌研究

Towards ML Engineering: A Brief History Of TensorFlow Extended (TFX)
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TFX
迈向 ML 工程:TensorFlow Extended (TFX) 的简史

作者:Konstantinos (Gus) Katsiapis 代表 TFX 团队

 Creating Sounds Of India: An on device, AI powered, musical experience built with TensorFlow
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TensorFlow.js · TFX
创造印度的声音:使用 TensorFlow 打造的基于设备的 AI 音乐体验

作者:Anusha Ramesh,TFX 产品经理,David Zats,TFX 软件工程师,Ping Yu,TensorFlow.js 软件工程师,Lamtharn (Hanoi) Hantrakul,Magenta AI 驻地

Part 2: Fast, scalable and accurate NLP: Why TFX is a perfect match for deploying BERT
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社区 · TFX
第 2 部分:快速、可扩展且准确的 NLP:为什么 TFX 是部署 BERT 的完美选择

作者:Hannes Hapke,SAP Concur Labs 高级数据科学家。编辑:Robert Crowe 代表 TFX 团队

Transformer 模型和自然语言处理中的迁移学习概念为情感分析、实体提取和问答问题等任务带来了新的机遇。

BERT 模型让数据科学家能够站在巨人的肩膀上。Pr…