TensorFlow Model Garden

Descripción general del jardín modelo

TensorFlow Model Garden proporciona implementaciones de muchos modelos de aprendizaje automático (ML) de última generación para visión y procesamiento de lenguaje natural (NLP), así como herramientas de flujo de trabajo que le permiten configurar y ejecutar rápidamente esos modelos en conjuntos de datos estándar. Ya sea que esté buscando comparar el rendimiento de un modelo conocido, verificar los resultados de una investigación publicada recientemente o ampliar los modelos existentes, Model Garden puede ayudarlo a impulsar su investigación y aplicaciones de ML.

Model Garden incluye los siguientes recursos para desarrolladores de aprendizaje automático:

Modelos oficiales de visión y PNL, mantenidos por ingenieros de Google
Modelos de investigación publicados como parte de los trabajos de investigación de ML
Marco de experimento de entrenamiento para una configuración de entrenamiento rápida y declarativa de modelos oficiales
Operaciones de ML especializadas para visión y procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Gestión de bucles de entrenamiento de modelos con Orbit

Estos recursos están diseñados para usarse con el marco TensorFlow Core y se integran con sus proyectos de desarrollo de TensorFlow existentes. Los recursos de Model Garden también se proporcionan bajo una licencia de código abierto, por lo que puede ampliar y distribuir libremente los modelos y las herramientas.

Los modelos prácticos de ML son computacionalmente intensivos para entrenar y ejecutar, y pueden requerir aceleradores como Unidades de procesamiento gráfico (GPU) y Unidades de procesamiento de tensores (TPU). La mayoría de los modelos en Model Garden se entrenaron en grandes conjuntos de datos utilizando TPU. Sin embargo, también puede entrenar y ejecutar estos modelos en procesadores GPU y CPU.