
Italian: 
 [MUSICA IN ESECUZIONE] 
 EWA MATEJSKA: Ciao a tutti. 
 Grazie per esserti unito a noi. 
 Sono Ewa Matejska e sono responsabile tecnico del programma 
 nel team TensorFlow. 
 ZHITAO LI: Ciao, mi chiamo Zhitao. 
 Sono un ingegnere del software di TensorFlow Extended di Google 
 squadra, TFX. 
 EWA MATEJSKA: Oggi parleremo 
 sulla nuovissima funzionalità dell'aggiunta del nativo Kera 
 supporto del modello tramite pipeline TFX. 
 Quindi potresti dirmi cos'è TFX, cosa sono le pipeline TFX, 
 e cos'è il supporto nativo del modello Keras? 
 ZHITAO LI: Felice di farlo. 
 TFX è la piattaforma di machine learning pronta per la produzione di Google. 
 Le pipeline TFX sono qualcosa che abbiamo rilasciato l'anno scorso 
 per portare l'esperienza della pipeline agli utenti open source, 
 così come gli utenti di Google Cloud. 
 E il supporto nativo di Keras è qualcosa 
 abbiamo iniziato a lavorare dallo scorso ottobre 
 per assicurarci che i nostri utenti di TensorFlow 2 
 può utilizzare l'API nativa di Keras all'interno di TFX 

English: 
[MUSIC PLAYING]
EWA MATEJSKA: Hi, everyone.
Thank you for joining us.
I'm Ewa Matejska, and I'm
technical program manager
on the TensorFlow team.
ZHITAO LI: Hi, my
name is Zhitao.
I'm a software engineer from
Google's TensorFlow Extended
team, TFX.
EWA MATEJSKA: Today,
we'll be talking
about the brand new feature
of the addition of native Kera
model support through
TFX pipelines.
So could you tell me what's
TFX, what are TFX pipelines,
and what is native
Keras model support?
ZHITAO LI: Happy to do that.
TFX is Google's production-ready
machine learning platform.
TFX pipelines is something
we released the last year
to bring the pipeline
experience to open source users,
as well as the
Google Cloud users.
And the native Keras
support is something
we started working
from last October
to making sure our
TensorFlow 2 users
can use the native
Keras API inside TFX

Italian: 
 per addestrare i loro modelli di machine learning. 
 EWA MATEJSKA: Cosa posso fare con le pipeline TFX? 
 ZHITAO LI: Quindi puoi importare dati in TFX, 
 fare l'elaborazione e la comprensione dei dati 
 per caratterizzare l'ingegneria sopra i tuoi dati, 
 addestrare il modello TensorFlow, eseguire l'analisi del modello, 
 e la convalida del modello sul tuo modello, 
 e poi finalmente, quando tutto è pronto, 
 spingere il modello su pronto per la produzione [INCOMPRENSIBILE] 
 soluzioni. 
 EWA MATEJSKA: Fantastico. 
 Sono entusiasta di vedere il supporto nativo di Keras. 
 Allora cosa devo fare? 
 ZHITAO LI: Lascia che te lo mostri in questo quaderno. 
 Quindi questo è un taccuino pubblico del team TFX 
 per dimostrare come utilizzare i vari componenti in TFX. 
 Questo notebook mantiene anche il nativo Keras. 
 Mostrerò come farlo in questo modo. 
 Quindi, per farlo, prima andiamo ... noi prima 
 è necessario installare TFX e i vari software, 
 inclusi TensorFlow e TensorBoard. 
 Ci stiamo assicurando che tutti i pacchetti siano precaricati 
 e quindi assicurandosi che la versione del software sia corretta. 
 Successivamente, impostiamo il nostro percorso della pipeline 
 per assicurarci di poter accedere correttamente a tutti i dati di cui abbiamo bisogno. 

English: 
to train their machine
learning models.
EWA MATEJSKA: What can
I do with TFX pipelines?
ZHITAO LI: So you can
ingest data into TFX,
do data processing and
the data understanding
to feature engineering
on top of your data,
train the TensorFlow
model, do model analysis,
and the model validation
on your model,
and then finally, when
everything is ready,
push the model onto
production-ready [INAUDIBLE]
solutions.
EWA MATEJSKA: Awesome.
I'm excited to see the
native Keras support.
So what do I do?
ZHITAO LI: Let me show
that in this notebook.
So this is a public
notebook from TFX team
to demonstrate how to use
various components in TFX.
This notebook's also
retaining native Keras.
I'm going to show how
to do it that way.
So to do that, we
first go-- we first
need to install TFX and
the various softwares,
including TensorFlow
and TensorBoard.
We're making sure all the
packages are preloaded
and then making sure the
version of software is correct.
After that, we set
our pipeline path
to making sure we can correctly
access all the data we need.

English: 
EWA MATEJSKA: MK, and what kind
of model will you be using?
What kind of data?
ZHITAO LI: So the data set
here is the public data--
public taxi data set
from Chicago city.
And the problem
they're going to solve
is try to predict whether
the driver will receive
a tape more than 20% of
the fare, which we call it
[INAUDIBLE].
So we are going to download
the example data to the path,
making sure the data
here is loadable.
Check the first couple of lines.
Then we create the
interactive context,
helping us to be able to run
each component of TFX pipelines
in the notebook.
EWA MATEJSKA: Is Interactive
context a new API?
ZHITAO LI: Interactive context
is an API from last October.
This can help us to run each
component of the TFX pipeline
in a notebook.
So we first start
with the ExampleGen.
This ingests the data
into the pipeline
and transform them to
a [INAUDIBLE] examples.
We can check the first
couple of examples,
making sure they're correct.
Then we can use the
StatisticsGen component
to generate some
statistics for the data.
EWA MATEJSKA: Can you
tell me a little more
about the statistics?
ZHITAO LI: Sure.

Italian: 
 EWA MATEJSKA: MK, e che tipo di modello utilizzerai? 
 Che tipo di dati? 
 ZHITAO LI: Quindi i dati impostati qui sono i dati pubblici ... 
 set di dati sui taxi pubblici dalla città di Chicago. 
 E il problema che risolveranno 
 è provare a prevedere se il conducente riceverà 
 un nastro oltre il 20% della tariffa, che noi lo chiamiamo 
 [INCOMPRENSIBILE]. 
 Quindi scaricheremo i dati di esempio nel percorso, 
 assicurandosi che i dati qui siano caricabili. 
 Controlla le prime due righe. 
 Quindi creiamo il contesto interattivo, 
 aiutandoci a essere in grado di eseguire ogni componente delle pipeline TFX 
 nel taccuino. 
 EWA MATEJSKA: Il contesto interattivo è una nuova API? 
 ZHITAO LI: Il contesto interattivo è un'API dello scorso ottobre. 
 Questo può aiutarci a eseguire ogni componente della pipeline TFX 
 in un taccuino. 
 Quindi iniziamo prima con ExampleGen. 
 In questo modo i dati vengono importati nella pipeline 
 e trasformarli in esempi [INCOMPRENSIBILE]. 
 Possiamo controllare i primi due esempi, 
 assicurandoti che siano corrette. 
 Quindi possiamo usare il componente StatisticsGen 
 per generare alcune statistiche per i dati. 
 EWA MATEJSKA: Puoi dirmi qualcosa di più 
 sulle statistiche? 
 ZHITAO LI: Certo. 

Italian: 
 Le statistiche ci dicono, per ciascuna delle caratteristiche nei dati 
 impostato, qual è la distribuzione? 
 Quanti record [INCOMPRENSIBILE] ci sono? 
 Valore minimo, valore massimo, valore medio, eccetera, 
 et cetera. 
 EWA MATEJSKA: OK, bene. 
 ZHITAO LI: E possiamo anche generare uno schema 
 dei dati, che ci diranno, in vista aggregata, cosa 
 i dati sono davvero ... 
 come appaiono i dati. 
 E possiamo vedere ... possiamo elencare tutti gli schemi da qui. 
 Possiamo anche usare il validatore di esempio 
 per assicurarsi che i dati siano corretti. 
 Ora possiamo usare la trasformazione per eseguire l'ingegneria delle funzionalità 
 in cima ai nostri dati esistenti. 
 Per fare ciò, le persone scrivono semplicemente una funzione di pre-elaborazione, 
 che prende il grezzo 
 che prende gli input originali e poi 
 utilizzando le funzioni Python per definire la trasformazione su di esse. 
 E possiamo facilmente catturare tutte queste trasformazioni nel risultato. 
 Ora, per supportare Keras nativo, abbiamo bisogno di 
 a-- chiediamo agli utenti di scrivere i propri codici di formazione TensorFlow come 
 se stanno solo scrivendo il ... scrivendo il Keras [? spazio ?] 

English: 
The statistics tell us, for
each of the features in the data
set, what's the distribution?
How many [INAUDIBLE]
records are there?
Minimum value, maximum value,
medium value, et cetera,
et cetera.
EWA MATEJSKA: OK, cool.
ZHITAO LI: And we can
also generate a schema out
of the data, which will tell
us, on the aggregated view, what
the data is really--
what the data looks like.
And we can se-- we can list
out all the schemas from here.
We can also use the
example validator
to making sure the
data is correct.
Now, we can use transform
to do feature engineering
top of our existing data.
To do that, people simply write
a pre-processing function,
which takes the raw--
which takes the
original inputs and then
using Python functions to
define the transform on them.
And we can easy capture all
these transforms in the result.
Now, to support
native Keras, we need
to-- we ask users to write their
TensorFlow training codes as
if they're just writing the--
writing the Keras [? space ?]

English: 
code in the normal environment.
The model type we
are solving here
is a wide and a deep model.
We simply ask people to
write their training code.
This is a--
EWA MATEJSKA: Wide and
deep model, you said?
ZHITAO LI: Yes.
Build a Keras model.
People can build a wide
and deep classifier.
And once this classifier is
defined using the native Keras
API, they can rub that
in the red function.
The red function
will be then fed
into the TFX trainer executor.
And we expect the function
to expand our saved model.
After that, we take off
the training component.
And we can see the
training happens.
EWA MATEJSKA: OK, awesome.
ZHITAO LI: The training
really happened
in the Jupyter Notebook.
We see these are the
features we are using.
These are the advanced features.
These are the layers
we used in the model.
And we train them
for 10,000 steps.
And then we exported
model [INAUDIBLE]..
EWA MATEJSKA: So this is
a lot of meaty content.
How can I follow along at home?
ZHITAO LI: Sure.

Italian: 
 codice nell'ambiente normale. 
 Il tipo di modello che stiamo risolvendo qui 
 è un modello ampio e profondo. 
 Chiediamo semplicemente alle persone di scrivere il loro codice di formazione. 
 Questo è un-- 
 EWA MATEJSKA: Modello largo e profondo, hai detto? 
 ZHITAO LI: Sì. 
 Costruisci un modello Keras. 
 Le persone possono costruire un classificatore ampio e profondo. 
 E una volta definito questo classificatore utilizzando il Keras nativo 
 API, possono cancellarlo nella funzione rossa. 
 La funzione rossa verrà quindi alimentata 
 nell'esecutore del trainer TFX. 
 E ci aspettiamo che la funzione espanda il nostro modello salvato. 
 Dopodiché, togliamo la componente di formazione. 
 E possiamo vedere che la formazione avviene. 
 EWA MATEJSKA: OK, fantastico. 
 ZHITAO LI: L'allenamento è realmente accaduto 
 nel Jupyter Notebook. 
 Vediamo queste sono le funzionalità che stiamo utilizzando. 
 Queste sono le funzionalità avanzate. 
 Questi sono gli strati che abbiamo usato nel modello. 
 E li addestriamo per 10.000 passaggi. 
 E poi abbiamo esportato il modello [INCOMPRENSIBILE] .. 
 EWA MATEJSKA: Quindi questo è un sacco di contenuto carnoso. 
 Come posso seguirmi a casa? 
 ZHITAO LI: Certo. 

English: 
So feel free to check out
the TensorFlow.org/TFX page.
That is our Home page.
We have all the
tutorials, API docs,
as well as component
guides available there.
And feel free to reach out to
us on either GitHub or the TFX
Google Group.
EWA MATEJSKA: And I
have one last question
for you, a high level question.
How do I take this
out to production?
ZHITAO LI: Oh, sure.
Happy to do that.
So to do that, you can simply
use the pusher component
to push the model onto various
types of production-ready
serving solutions, including
TensorFlow Serving,
off mobile devices using
TensorFlow Lite or TensorFlow
Hub.
EWA MATEJSKA: Thank you
so much for showing me
a little bit about the native
[? Kera ?] model support.
And thank you for joining us.
ZHITAO LI: Thank you.
[MUSIC PLAYING]

Italian: 
 Quindi sentiti libero di controllare la pagina TensorFlow.org/TFX. 
 Questa è la nostra home page. 
 Abbiamo tutti i tutorial, i documenti API, 
 così come guide componenti disponibili lì. 
 E sentiti libero di contattarci su GitHub o TFX 
 Gruppo Google. 
 EWA MATEJSKA: E ho un'ultima domanda 
 per te, una domanda di alto livello. 
 Come lo porto in produzione? 
 ZHITAO LI: Oh, certo. 
 Felice di farlo. 
 Quindi, per farlo, puoi semplicemente usare il componente pusher 
 per spingere il modello su vari tipi di pronti per la produzione 
 soluzioni di servizio, tra cui TensorFlow Serving, 
 dai dispositivi mobili utilizzando TensorFlow Lite o TensorFlow 
 Centro. 
 EWA MATEJSKA: Grazie mille per avermelo mostrato 
 un po 'sul nativo [? Kera?] Modello di supporto. 
 E grazie per esserti unito a noi. 
 ZHITAO LI: Grazie. 
 [MUSICA IN ESECUZIONE] 
