TensorFlow
Deep learning y machine learning escalables, listos para producción.
Qué es TensorFlow
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. Cuenta con un ecosistema integral y flexible de herramientas, bibliotecas y recursos de la comunidad que les permite a los investigadores impulsar un aprendizaje automático innovador y, a los desarrolladores, compilar e implementar con facilidad aplicaciones con tecnología de AA.
Un ecosistema completo para ayudar a las empresas a resolver problemas complejos del mundo real con aprendizaje automático.
Funcionalidades
Modelado con Keras y API de bajo nivel
Definición de redes con Keras (alto nivel) o construcción detallada con la API de bajo nivel.
Entrenamiento acelerado y distribuido
Ejecución en CPU, GPU y TPU, con estrategias para escalar en múltiples dispositivos y nodos.
Pipelines de datos (tf.data)
Ingesta, preprocesado y batching eficientes desde archivos, bases de datos o TFRecord.
Visualización y seguimiento (TensorBoard)
Métricas, curvas de aprendizaje, comparación de experimentos y profiling de rendimiento.
Despliegue en producción (TF Serving)
Publicación de modelos vía REST/gRPC usando el formato estándar SavedModel.
IA en móvil, edge y web
Ejecución con TensorFlow Lite (Android, iOS, edge) y TensorFlow.js (navegador y Node.js).
Optimización de modelos
Cuantización, pruning y mixed precision para reducir tamaño y latencia y aprovechar hardware moderno.
MLOps con TFX
Pipelines reproducibles de entrenamiento, validación de datos/modelos y despliegue continuo (TFDV, TFMA).
Ecosistema y extensibilidad
Modelos y componentes reutilizables en TensorFlow Hub/Model Garden, APIs multi-lenguaje y custom ops.
Beneficios
Algunos de los beneficios de implantar TensorFlow son:
Madurez y comunidad
Ecosistema ampliamente adoptado, documentación extensa y soporte de una comunidad global activa.
Escalabilidad de hardware
Aprovecha CPU, GPU y TPU, con entrenamiento distribuido para grandes volúmenes y modelos complejos.
De prototipo a producción
Herramientas integradas (Keras, TFX, TF Serving, TF Lite, TF.js) para cubrir todo el ciclo de vida del modelo.
Rendimiento optimizado
Compilación y aceleraciones (p. ej., mixed precision) que reducen tiempos de entrenamiento e inferencia.
Portabilidad total
Despliegue en nube, on-premise, dispositivos móviles y edge, manteniendo formatos y APIs consistentes.
Ecosistema de reutilización
Modelos y componentes preentrenados en TensorFlow Hub/Model Garden para acortar el time-to-value.
Observabilidad y control
TensorBoard para seguimiento de métricas, comparación de experimentos y profiling de cuellos de botella.
Interoperabilidad
APIs en varios lenguajes e integración con librerías de datos y MLOps, facilitando su adopción en entornos existentes.
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