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TensorFlow构建过程优化社区项目

TensorFlowSIG Build社区构建Docker镜像多平台支持Github开源项目

TensorFlow SIG Build是一个优化TensorFlow构建过程的开源社区项目。它提供丰富的资源、指南和工具，包括Docker镜像、语言绑定和多平台支持。该项目汇集了社区贡献的构建方案，涵盖了官方未支持的平台。TensorFlow SIG Build致力于拓展TensorFlow的应用范围，为开发者提供更多选择和创新空间。

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介绍相关项目
docker-build-with-cache-action - 优化 Docker 镜像构建和缓存的 GitHub Action
DockerGitHub ActionsGithub开源项目持续集成缓存镜像构建
docker-build-with-cache-action 是一个 GitHub Action，用于构建 Docker 镜像并缓存构建阶段，提高后续构建速度。它支持多阶段构建和多个主流镜像仓库，如 Docker Hub、AWS ECR、GitHub 和 Google Cloud 等。该 Action 可推送镜像和缓存阶段，实现增量构建。此外，它兼容 Docker Compose 文件，提供自定义标签、构建参数和 Dockerfile 路径等灵活配置。通过优化构建流程，简化了 Docker 镜像的构建和发布过程，提升 CI/CD 效率，适用于各种持续集成场景。
examples - TensorFlow示例与教程，支持学习深度学习
GithubTensorFlowTensorFlow文档开源项目深度学习社区示例课程材料
TensorFlow示例库提供丰富的深度学习课程材料和示范代码，适合深入学习TensorFlow技术。库内容涵盖社区示例、官方课程材料及TensorFlow博客和YouTube频道的支持内容。通过阅读核心文档和示例代码，用户可以更好地理解和应用TensorFlow。欢迎社区贡献，查看贡献指南了解详细信息。
community - Kubeflow社区 机器学习平台的开源协作中心
GithubKubeflow开源社区开源项目机器学习平台行为准则贡献指南
Kubeflow社区为机器学习平台提供开放、包容的协作环境。该社区鼓励各界人士参与讨论、会议和项目贡献，并遵循行为准则以确保公平参与。社区成员可通过提出创意和修复问题来推动项目发展。此外，社区制定了品牌使用指南，规范Kubeflow商标应用。社区仓库中的设计提案和流程文档为Kubeflow的持续演进提供了方向。
build - Armbian定制Linux系统构建工具
ArmbianGithubLinux单板计算机嵌入式系统开源项目
Armbian Build Framework是一款开源嵌入式Linux构建工具，专为资源受限的硬件自动化定制系统。它集成文件系统生成、底层控制、内核编译等功能，可构建定制内核、镜像和发行版。通过图形界面指导整个过程，轻松生成内核包或SD卡镜像，实现跨平台的一致体验。
serving - 灵活且高效的机器学习模型推理平台
DockerGithubTensorFlow Serving开源项目机器学习模型部署高性能推理
TensorFlow Serving 是一个为生产环境设计的灵活且高性能的机器学习模型推理系统。它管理训练后的模型生命周期，通过高效查询表提供版本化访问，支持多模型和多版本同时部署。系统支持 gRPC 和 HTTP 推理端点，允许无缝部署新版本，支持金丝雀发布和 A/B 测试，并且延迟极低。调度器将推理请求分组以在 GPU 上联合执行，支持包括 TensorFlow 模型、嵌入、词汇表和特征转换在内的多种服务对象。
libedgetpu - Coral设备边缘AI推理的高性能运行时库
Coral设备Edge TPUGithubTensorFlowlibedgetpu开源项目编译构建
libedgetpu是一个开源项目，为Coral设备提供用户空间运行时驱动。支持多平台构建和ARM架构交叉编译，优化Edge TPU性能实现高效边缘AI推理。提供Docker、Bazel和Makefile构建方式，适用于Linux、macOS和Windows等主流操作系统。使用USB加速器时需注意散热问题，建议在适宜温度下操作以确保安全。
cloud - 帮助开发者从本地开发和调试轻松过渡到在Google云平台上进行分布式训练和调优的API
GithubGoogle Cloud PlatformKerasTensorFlow Cloud分布式开源项目训练
TensorFlow Cloud提供API，帮助开发者从本地开发和调试轻松过渡到在Google云平台上进行分布式训练和调优。支持多种分布式策略和集群配置，实现模型的高效扩展和部署。
builder - 自动化构建和测试PyTorch二进制文件的工具集
GithubPyTorch二进制文件多平台支持开源项目构建脚本集成测试
pytorch builder是一个用于构建PyTorch二进制文件并执行端到端集成测试的脚本集合。它包括用于构建conda包、多平台wheels的脚本，以及用于驱动多配置构建和分析下载统计的工具。该项目提供了构建和测试环境，支持GitHub Actions触发的自动化流程。
build-push-action - GitHub Actions工具构建和推送Docker镜像
BuildxCI/CDDockerGitHub ActionsGithub容器化开源项目
build-push-action是GitHub Actions的一个工具，用于构建和推送Docker镜像。它利用Buildx和Moby BuildKit，支持多平台构建、secrets管理和远程缓存。该工具提供构建参数、缓存策略和输出目标等自定义选项，并生成构建摘要和记录。它可以简化Docker镜像的CI/CD流程，适用于管理容器化应用。
BMW-TensorFlow-Training-GUI - 简化TensorFlow 2模型训练的工具
Deep LearningDockerGPUGithubTensorBoardTensorflow开源项目
此开源项目提供用户轻松开始TensorFlow 2深度学习模型训练的工具。用户仅需提供标注数据集，并通过TensorBoard监控训练过程。项目支持内置推理REST API，CUDA 11以及多GPU训练，推荐在Ubuntu 18.04和Google Chrome浏览器环境下使用。
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