Componenti, esempi e strumenti sviluppati dalla community per TFX
TFX-Addons è disponibile su PyPI per tutti i sistemi operativi. Per installare la versione più recente, eseguire:
pip install tfx-addons
Puoi quindi utilizzare i componenti aggiuntivi TFX in questo modo:
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(...)
Sviluppatori che aiutano gli sviluppatori. TFX-Addons è una raccolta di progetti della comunità per creare nuovi componenti, esempi, librerie e strumenti per TFX. I progetti sono organizzati sotto gli auspici del gruppo di interesse speciale, SIG TFX-Addons.
Unisciti alla community e condividi il tuo lavoro con il mondo!
Componente EsempioGen di Feast
Un componente ExampleGen per l'acquisizione di dataset da un Feast Feature Store .
Componente di selezione delle funzionalità
Esegui la selezione delle funzionalità utilizzando vari algoritmi con questo componente TFX.
Componente editore Firebase
Un componente TFX per pubblicare/aggiornare i modelli ML in Firebase ML.
Componente spingente per il viso abbracciante
Spinge un modello benedetto nell'hub del modello Hugging Face. Facoltativamente, invia l'applicazione all'Hub Hugging Face Spaces.
Componente gestore uscita messaggi
Gestisci il completamento o il fallimento di una pipeline inviando una notifica agli utenti, inclusi eventuali messaggi di errore.
Libreria client MLMD
Libreria client per ispezionare il contenuto nei metadati ML popolati da pipeline TFX.
Generatore di schede modello
ModelCardGenerator prende le statistiche del set di dati , la valutazione del modello e un modello inviato per popolare automaticamente parti di una scheda modello.
Componente di trasformazione Panda
Usa i dataframe Pandas invece del componente Transform standard per la progettazione delle tue funzionalità. L'elaborazione è distribuita utilizzando Apache Beam per la scalabilità.
Componente di campionamento
Un componente TFX per campionare dati da esempi, utilizzando la stima probabilistica.
Componente di cura dello schema
Applicare il codice utente a uno schema prodotto dal componente SchemaGen e curarlo in base alla conoscenza del dominio.
Componente di valutazione XGBoost
Valuta i modelli XGBoost estendendo il componente Evaluator standard.