Komponenty, przykłady i narzędzia opracowane przez społeczność dla TFX

Dodatki TFX są dostępne w PyPI dla wszystkich systemów operacyjnych. Aby zainstalować najnowszą wersję, uruchom:

pip install tfx-addons

Następnie możesz użyć dodatków TFX w następujący sposób:

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(...)

Deweloperzy pomagają programistom. TFX-Addons to zbiór projektów społeczności służących do tworzenia nowych komponentów, przykładów, bibliotek i narzędzi dla TFX. Projekty są organizowane pod auspicjami specjalnej grupy interesu SIG TFX-Addons.

Dołącz do społeczności i podziel się swoją pracą ze światem!

Komponent ExampleGen do pozyskiwania zestawów danych ze sklepu Feast Feature Store .

Przykład świętaGen

Dokonuj wyboru funkcji przy użyciu różnych algorytmów z tym komponentem TFX.

Wybór funkcji

Komponent TFX do publikowania/aktualizowania modeli ML do Firebase ML.

Wydawca Firebase

Popycha błogosławiony model do Hub Modelu przytulania twarzy. Opcjonalnie wypycha aplikację do Hugging Face Spaces Hub.

Przytulacz do twarzy

Obsługuj zakończenie lub awarię potoku, powiadamiając użytkowników, w tym o wszelkich komunikatach o błędach.

Procedura obsługi wyjścia wiadomości

Biblioteka klienta do sprawdzania treści w metadanych ML wypełnionych przez potoki TFX.

Klient MLMD

ModelCardGenerator pobiera statystyki zestawu danych , ocenę modelu i wypchnięty model w celu automatycznego wypełnienia części karty modelu.

Generator kart modeli

Używaj ramek danych Pandas zamiast standardowego komponentu Transform do inżynierii funkcji. Przetwarzanie jest dystrybuowane przy użyciu Apache Beam w celu zapewnienia skalowalności.

Transformacja Pand

Komponent TFX do próbkowania danych z przykładów przy użyciu oszacowania probabilistycznego.

Próbkowanie

Zastosuj kod użytkownika do schematu utworzonego przez komponent SchemaGen i zarządzaj nim na podstawie wiedzy o domenie.

Kuracja schematu

Oceniaj modele XGBoost , rozszerzając standardowy komponent Evaluator .

Narzędzie oceniające XGBoost