TensorFlow
deep-learning framework
Framework ML de Google para producción
Lenguajes soportados
Conceptos clave
tensorskeraseager-executionsaved-model
Opciones de deployment:
tf-serving tf-lite tflite-micro
Ventajas y Desventajas
Ventajas
- + Ecosistema de producción maduro
- + TensorFlow Lite para mobile
- + TensorFlow Serving para deploy
- + TensorBoard excelente
- + TPU support nativo
Desventajas
- - API más compleja que PyTorch
- - Tf 1 vs Tf 2 confuso
- - Menos popular en investigación
Casos de Uso
- ML en producción
- ML en mobile (TF Lite)
- Edge deployment
- Sistemas de recomendación