共码未来 | 更全面的开源机器学习生态

构建机器学习的每个环节

都有来自谷歌技术与工具的强力支持 

Tensor Projects

为开发者们提供了一整套

出色且具备协同效应的技术与平台

助力开发者开启机器学习的未来之路 

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Tensor Projects:为机器学习构建全面的开源产品生态 

谷歌致力于打造一整套强大的机器学习工具生态，让开发者能够在所有硬件和设备类型上将创意落地为产品。在这一目标下，产品团队开发了多款实用工具，既可用于领域前沿研究，也可用于全球部署。这些出色且具备协同效应的技术和平台，统称为 Tensor Projects。

支柱一:数据注入和预处理 

高质量的数据有助于构建更优秀的机器学习模型，Tensor Projects 提供了多种开源工具和资源，来帮助开发者获取、标记、预处理并提取高质量的数据，满足高质量模型构建的要求。 

1. TensorFlow 数据集（TensorFlow DataSets）是一系列现成的数据集，可用于 TensorFlow 或其他 Python 机器学习框架（例如 Jax）。帮助开发者快速构建和验证机器学习模型原型，无需人工花费大量时间收集和标记数据。 

1. Keras 让数据预处理更简单。开发者既可以在模型之外使用这些功能（即在 tf.data 流水线中使用，适合训练），也可以在模型内使用（适合推断）。

支柱二：模型架构定义和训练 

谷歌为开发者提供了多种选择，帮助开展机器学习模型的定义和训练工作。  

• JAX 是专为硬件加速器优化的框架，可以帮助开发者更深入地钻研机器学习的数学运算，推动机器学习研究的发展。例如，DeepMind 使用 JAX 开发出了 AlphaFold 来解决蛋白质折叠问题，从而精准预测蛋白质的结构。

• 对于不需要深入到数学层面的开发者来说，TensorFlow 可帮助轻松创建模型。对于开发移动或者嵌入式应用的开发者，TensorFlow Lite Model Maker 可以帮助解决创造模型过程中的诸多复杂任务，比如数据处理、训练、评估、优化、转化等。Model Maker 和 Task 库现已支持端侧大规模近邻搜索 Searcher API。

支柱三：模型部署 

完成训练的模型可以根据需要部署到不同场景，比如云端、网页端、浏览器、移动端、嵌入式平台，甚至微控制器。 

• TensorFlow Extended (TFX) 是一个端到端平台，用于部署生产型机器学习流水线。借助 TFX，开发者可以轻松搭建机器学习的流程与基础设施，灵活地将机器学习模型部署到生产环境之中。 

• TensorFlow Serving 作为 TFX 非常受欢迎的一个组件，可以在机器学习模型训练完成后针对多种平台部署模型，并进行远程推理。 

支柱四：监测和维护

新数据的引入、错误修复、性能提升等要素要求我们必须持续不断地训练和部署模型。这种在模型使用过程中持续学习并改进的流程被称为 MLOps，是第四个支柱。为此，谷歌提供了一系列工具，帮助开发者更便捷地实现模型持续部署工作，TFX 就是其中重要工具之一。 

MediaPipe:简化设备端机器学习 

MediaPipe 为开发者提供了适合所有人的可定制设备端机器学习解决方案。可以将复杂的流水线封装成 MediaPipe Tasks，同时通过 MediaPipe Model Maker 让每个人都能轻松定制模型。通过低代码 API 提供可定制的高性能设备端机器学习解决方案。此外，无需代码的图形化工具也即将上线。更多更强大的解决方案即将上线。 

GooglePlay服务中的TensorFlowLite: 为应用发布带来便利

内置到 Google Play 服务中的 TensorFlow Lite 最近推出了 Beta 版本。 

可帮助开发者大幅缩减应用体量，且通过后台更新功能让用户及时用上最新版本，而无需重新部署应用。 

《TensorFlow入门课程-部署篇》登陆 

TensorFlow 官方团队推出了《 TensorFlow 入门课程 - 部署篇 》专题课程。课程基于《机器学习实战：模型构建与应用》，联合国内多所高校老师及谷歌认证开发者专家设计制作。课程将指导开发者迅速入门部署领域，快速掌握如何将模型部署于 Android 和 iOS 工程、使用 JavaScript 的浏览器以及通过云提供服务的场景，为实践运用做好准备。 

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