Каталог решений
Генеративный ИИ
Gen AI
ИИ-Агенты
II-Agenti
Речевые технологии
Category 1
Анализ данных
Category 2
NLP
Category 3
Чат-боты
Category 4
Компьютерное зрение
Category 5
Все решения
Partner icon Получить консультацию О нас Блог Контакты
Search icon
6
Close
compare
К сравнению
TensorFlow
Год основания: 2015
Страна происхождения: США
Направление: Компьютерное зрение Анализ данных
Отрасль: Различные отрасли

TensorFlow

Open‑source платформа машинного обучения для разработки, обучения и вывода моделей на CPU/GPU/TPU.
TensorFlow — промышленный ML‑стек от прототипа до продакшена. Поддерживает распределённое обучение, MLOps‑пайплайны (TFX), мониторинг и отладку (TensorBoard), инференс на сервере, в браузере (TF.js) и на устройствах (TF Lite). Сценарии: прогнозирование, CV/NLP, рекомендации, поиск, TinyML.
Заказать решение
compare
К сравнению
Описание компании
Год основания: 2015
Страна происхождения: США
Направление: Компьютерное зрение Анализ данных
Отрасль: Различные отрасли
Преимущества
  • Единый стек: Keras, TFX, Serving, TensorBoard
  • Обучение на CPU/GPU/TPU и распределённые стратегии
  • Инференс: сервер, браузер, мобильные и edge‑устройства
  • Широкая экосистема, модели и учебные материалы
  • Open source (Apache 2.0), без привязки к вендору
Дополнительная информация

Теги: #машинное_обучение; #глубокое_обучение; #TensorFlow; #Keras; #TFX; #TensorBoard; #TF_Lite; #TF_Serving; #TF_JS; #компьютерное_зрение; #NLP; #рекомендательные_системы; #таймсерии; #TinyML; #MLOps; #Apache_Beam; #Kubeflow; #edge_AI; #open_source; #GPU; #TPU; #онлайн_инференс; #ONNX.

Ссылка на API-документацию: https://www.tensorflow.org/versions

Контур решения: Cloud/On-Premise, Hybrid

Клиенты: Airbnb, Coca-Cola, DeepMind, Google, Intel, Twitter, Nersc, GE Healthcare

Стоимость: Бесплатно
Заказать решение Получить консультацию
Logo
Кейсы

Проблема: онлайн‑ритейлеру нужна персонализация каталога и устойчивый онлайн‑вывод без роста издержек.

Решение: пайплайн на TFX - сбор событий, подготовка фич (TF Transform), обучение Keras+TF Recommenders, офлайн‑валидация (TFMA), упаковка SavedModel, A/B‑эксперименты, продакшен через TF Serving с автоскейлом.

Эффект: стабильные рекомендации под пиковую нагрузку, воспроизводимые пайплайны, ускоренные релизы и прозрачные метрики качества.

Где и как применять
  • CV: детекция/классификация, OCR, контроль качества.
  • NLP: классификация текстов, поиск, извлечение сущностей.
  • Табличные модели: риск‑скоринг, прогноз спроса, ценообразование.
  • Рекомендации и ранжирование контента/товаров.
  • Тайм‑серии: нагрузки, сбои, запасы.
  • Edge/TinyML: мобильные и IoT‑устройства.
  • Интеграции: Airflow/Kubeflow/Beam, DWH/объектные хранилища, CI/CD, экспорт в ONNX/TF Lite/TF.js, сервисы через REST/gRPC.
Кому подойдет:
  • Организациям с ML‑повесткой от пилотов до масштабного продакшена.
  • Командам с Python‑стеком и требованиями к воспроизводимости и CI/CD.
  • Регулируемым отраслям, где нужен on‑prem и контроль данных.
  • Компаниям с высокими нагрузками и требованиями к латентности на edge.
  • R&D‑подразделениям и вузам для обучения, прототипирования и публикации результатов.
FAQ
Какие ключевые возможности предоставляет TensorFlow?
Единый стек для обучения и вывода: Keras, распределённые стратегии, TFX для пайплайнов, TensorBoard для мониторинга, TF Serving/TF Lite/TF.js для инференса, формат SavedModel, интеграции с Python‑экосистемой и контейнерами.
Как выглядит типовое внедрение в продакшн?
Данные в TFRecord/хранилище → TFX‑пайплайн (Transform/Trainer/Evaluator) → упаковка SavedModel → деплой в TF Serving с автоскейлом и канареечным релизом → мониторинг метрик и дрифта → обновление модели через CI/CD.
Как решены вопросы безопасности и контроля данных?
Безопасность обеспечивается инфраструктурой и процессами: изоляция окружений, контроль доступа к данным/артефактам, репозитории моделей, подписание билдов, аудит пайплайнов, шифрование каналов. Для чувствительных данных доступен on‑prem.
Сколько стоит использование TensorFlow?
Использование бесплатное (Apache 2.0). Стоимость складывается из ресурсов обучения и инференса (CPU/GPU/TPU), сетевых и хранилищ, а также услуг интеграторов/поддержки и сопутствующих MLOps‑инструментов при необходимости.
С какими системами и форматами TensorFlow интегрируется?
Поддержаны Python, NumPy/Pandas, TFRecord/Parquet, Apache Beam/Kubeflow/Airflow, контейнеры Docker/Kubernetes, экспорт в SavedModel/ONNX/TF Lite/TF.js, сервис через REST/gRPC TF Serving, подключение к DWH и объектным хранилищам.
Каких эффектов ожидать от внедрения?
Сокращение цикла от эксперимента до продакшена, масштабируемый инференс, воспроизводимые пайплайны, прозрачные метрики качества и дрифта, переносимость между облаком, on‑prem и edge, снижение рисков за счёт стандартизации ML‑процессов.
6
Подберем решение!
Chat icon