Plan du cours

Introduction

Mise en place TensorFlow Extended (TFX)

Aperçu des caractéristiques et de l'architecture du TFX

Comprendre les pipelines et les composants

Travailler avec des composants TFX

Acquisition de données

Validation des données

Transformer un ensemble de données

Analyse d'un modèle

Ingénierie des fonctionnalités

Formation d'un modèle

Orchestrer un pipeline TFX

Gestion des métadonnées pour les pipelines de ML

Versionnement du modèle avec TensorFlow Serving

Déploiement d'un modèle en production

Dépannage

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Une compréhension des concepts DevOps
  • Expérience du développement de l'apprentissage machine
  • Python expérience en programmation

Audience

  • Data scientists
  • Ingénieurs LML
  • Ingénieurs d'exploitation
  21 heures

Nombre de participants



Prix par participant

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