TFX (TensorFlow Extended) 是一个开源的、可扩展的框架，用于构建、部署和管理机器学习流水线。在 TFX 的架构中，deployment 模块负责将训练好的模型部署到生产环境中。

特点

  • 自动化部署流程：TFX 提供了一套自动化工具，用于简化模型的部署过程。
  • 可扩展性：TFX 支持在多种环境中部署模型，包括云端和本地。
  • 集成支持：TFX 与 TensorFlow、Kubernetes 等技术紧密集成。

使用指南

以下是使用 TFX 进行模型部署的基本步骤：

  1. 创建模型：使用 TensorFlow 训练模型。
  2. 定义部署配置：使用 TFX 的 tfx/deployment/configs 目录中的模板定义部署配置。
  3. 运行部署作业：使用 TFX 的命令行工具或 API 运行部署作业。

扩展阅读

更多关于 TFX 的信息，您可以访问以下链接：

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下面是 TFX 部署流程中的一些关键组件：

TFX Deployment Pipeline