Capítulo 2. Introducción a TensorFlow Extendido
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
En el capítulo anterior, introdujimos el concepto de canalizaciones de aprendizaje automático y hablamos de los componentes que forman una canalización. En este capítulo, presentamos TensorFlow Extended (TFX). La biblioteca TFX proporciona todos los componentes que necesitaremos para nuestras cadenas de aprendizaje automático. Definimos nuestras tareas de canalización utilizando TFX, y luego se pueden ejecutar con un orquestador de canalizaciones como Airflow o Kubeflow Pipelines. La Figura 2-1 ofrece una visión general de los pasos del proceso y de cómo encajan las distintas herramientas.
Figura 2-1. TFX como parte de las tuberías de LD
En este capítulo, te guiaremos a través de la instalación de TFX, explicándote conceptos básicos y terminología que sentarán las bases para los capítulos siguientes. En esos capítulos, examinaremos en profundidad los componentes individuales que conforman nuestras canalizaciones. También presentamos Apache Beam en este capítulo. Beam es una herramienta de código abierto para definir y ejecutar trabajos de procesamiento de datos. Tiene dos usos en las cadenas TFX: en primer lugar, se ejecuta bajo el capó de muchos componentes TFX para llevar a cabo pasos de procesamiento como la validación ...
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