Componentes, ejemplos y herramientas desarrollados por la comunidad para TFX

TFX-Addons está disponible en PyPI para todos los sistemas operativos. Para instalar la última versión, ejecute:

pip install tfx-addons

Luego puedes usar TFX-Addons como este:

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(...)

Desarrolladores ayudando a desarrolladores. TFX-Addons es una colección de proyectos comunitarios para crear nuevos componentes, ejemplos, bibliotecas y herramientas para TFX. Los proyectos se organizan bajo los auspicios del grupo de interés especial, SIG TFX-Addons.

¡Únete a la comunidad y comparte tu trabajo con el mundo!

Realice la selección de características usando varios algoritmos con este componente TFX.

Un componente TFX para publicar/actualizar modelos ML a Firebase ML.

Maneje la finalización o falla de una canalización notificando a los usuarios, incluidos los mensajes de error.

Biblioteca de cliente para inspeccionar contenido en metadatos de ML poblados por canalizaciones TFX.

ModelCardGenerator toma estadísticas de conjuntos de datos , evaluación de modelos y un modelo insertado para completar automáticamente partes de una tarjeta de modelo.

Utilice marcos de datos de Pandas en lugar del componente de transformación estándar para su ingeniería de características. El procesamiento se distribuye usando Apache Beam para escalabilidad.

Un componente TFX para muestrear datos de ejemplos, usando estimación probabilística.

Aplicar el código de usuario a un esquema producido por el componente SchemaGen y curarlo en función del conocimiento del dominio.