Introduction à TensorFlow Extended TFX

Lors de la XebiCon’19, Alexis Kinsella, CTO & Cloud Expert chez Publicis Sapient Engineering, a présenté la conférence « Introduction à TensorFlow Extended TFX ».

Tout développeur qui s’est déjà intéressé à la Data Science connaît TensorFlow, la coqueluche des frameworks de Machine Learning. Toutefois un framework ne fait pas tout, et Google a développé pour ses besoins internes TensorFlow Extended (TXF) qui a pour objectif de faciliter l’opérationalisation de modèles de Machine Learning, en se focalisant en particulier sur sa capacité à déployer des applications ML en production, gérer des Datasets importants, entraîner et servir des modèles avec consistence et gérer correctement le versionning des modèles pour l’inférence.

Nous décrypterons en particuliers les fonctionnements de TensorFlow Extended reposant sur des libraries et composants portant des noms barbares tels que TFDV, TFT, TFMA, ou encore MLMD, puis nous verrons comment les pipelines ML de TFX s’intègrent avec les orchestrateurs de notre quotidien.

Enfin, nous découvrons comment nous pouvons mettre en oeuvre des techniques avancées de déploiement et de gestion de modèles en production.

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