多年来，企业越来越多地使用Dataflow来预处理流和/或批处理数据以进行机器学习。一些成功案例包括Harambee、Monzo、Dow Jones和Fluidly。

越来越多的其他客户正在数据流管道中使用机器学习推理来从数据中提取见解。客户可以选择使用加载到数据流管道本身的ML模型，或者调用googlecloud提供的ML api。

随着这些用例的发展，将在本系列博客文章中探讨一些常见的模式。在本系列的第一部分中，我们将探讨提供带有数据的模型并提取结果输出的过程，人工智能本科，物联网概念，特别是：

尽管本博客中使用的编程语言是Python，但许多通用设计模式将与apachebeam管道支持的其他语言相关。对于ML框架也是如此；这里我们使用的是TensorFlow，但是许多模式对于PyTorch和XGBoost等其他框架都很有用。其核心是将数据传递给模型转换，家庭人工智能，并对下游的数据进行后处理。

为了使模式更具体地用于本地模型用例，我们将利用发表在《用统一的文本到文本转换器探索迁移学习的极限》一文中的开源"文本到文本转换转换器"（T5）模型。本文提出了一个大规模的实证调查，以确定哪些迁移学习技术的语言建模工作最好，淘客返利app，实时大数据，并应用这些见解在规模上产生了一个模型，实现了国家的最先进的结果在许多自然语言处理任务。