المكونات والأمثلة والأدوات التي طورها المجتمع لـ TFX

يتوفر TFX-Addons على PyPI لجميع أنظمة التشغيل. لتثبيت الإصدار الأحدث، قم بتشغيل:

pip install tfx-addons

يمكنك بعد ذلك استخدام TFX-Addons مثل هذا:

from tfx import v1 as tfx
import tfx_addons as tfxa

# Then you can easily load projects tfxa.{project_name}. For example:
tfxa.feast_examplegen.FeastExampleGen(...)

المطورون يساعدون المطورين. TFX-Addons عبارة عن مجموعة من المشاريع المجتمعية لبناء مكونات وأمثلة ومكتبات وأدوات جديدة لـ TFX. يتم تنظيم المشاريع تحت رعاية مجموعة المصالح الخاصة SIG TFX-Addons.

انضم إلى المجتمع وشارك عملك مع العالم!

أحد مكونات ExampleGen لاستيعاب مجموعات البيانات من Feast Feature Store .

مثال العيد

قم بإجراء تحديد الميزة باستخدام خوارزميات مختلفة مع مكون TFX هذا.

اختيار الميزة

مكون TFX لنشر / تحديث نماذج ML إلى Firebase ML.

ناشر Firebase

يدفع نموذجًا مباركًا إلى Hugging Face Model Hub. اختياريًا يدفع التطبيق إلى Hugging Face Spaces Hub.

معانقة الوجه انتهازي

تعامل مع إكمال أو فشل خط الأنابيب عن طريق إخطار المستخدمين ، بما في ذلك أي رسائل خطأ.

معالج خروج الرسالة

مكتبة العميل لفحص المحتوى في بيانات تعريف ML المملوءة بخطوط أنابيب TFX.

عميل MLMD

يأخذ ModelCardGenerator إحصائيات مجموعة البيانات وتقييم النموذج ونموذج مدفوع لتعبئة أجزاء من بطاقة النموذج تلقائيًا.

مولد البطاقة النموذجية

استخدم إطارات بيانات Pandas بدلاً من مكون التحويل القياسي لهندسة الميزات الخاصة بك. يتم توزيع المعالجة باستخدام Apache Beam لقابلية التوسع.

تحويل الباندا

مكون TFX لعينة البيانات من الأمثلة باستخدام التقدير الاحتمالي.

أخذ العينات

قم بتطبيق رمز المستخدم على مخطط تم إنشاؤه بواسطة مكون SchemaGen ، وقم برعايته بناءً على معرفة المجال.

معالجة المخطط

قم بتقييم نماذج XGBoost من خلال توسيع المكون القياسي للمقيم .

و

قم بتقييم نماذج XGBoost من خلال توسيع المكون القياسي للمقيم .

مقيم XGBoost