Componentes, exemplos e ferramentas desenvolvidos pela comunidade para TFX

TFX-Addons está disponível no PyPI para todos os sistemas operacionais. Para instalar a versão mais recente, execute:

pip install tfx-addons

Você pode então usar TFX-Addons assim:

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(...)

Desenvolvedores ajudando desenvolvedores. TFX-Addons é uma coleção de projetos comunitários para construir novos componentes, exemplos, bibliotecas e ferramentas para TFX. Os projetos são organizados sob os auspícios do grupo de interesse especial SIG TFX-Addons.

Junte-se à comunidade e compartilhe seu trabalho com o mundo!

,

Desenvolvedores ajudando desenvolvedores. TFX-Addons é uma coleção de projetos comunitários para construir novos componentes, exemplos, bibliotecas e ferramentas para TFX. Os projetos são organizados sob os auspícios do grupo de interesse especial SIG TFX-Addons.

Junte-se à comunidade e compartilhe seu trabalho com o mundo!

Um componente ExampleGen para ingerir conjuntos de dados de um Feast Feature Store .

,

Um componente ExampleGen para ingerir conjuntos de dados de um Feast Feature Store .

Realize a seleção de recursos usando vários algoritmos com este componente TFX.

,

Realize a seleção de recursos usando vários algoritmos com este componente TFX.

Um componente TFX para publicar/atualizar modelos de ML no Firebase ML.

,

Um componente TFX para publicar/atualizar modelos de ML no Firebase ML.

Empurra um modelo abençoado para o Hugging Face Model Hub. Opcionalmente, envia o aplicativo para o Hugging Face Spaces Hub.

,

Empurra um modelo abençoado para o Hugging Face Model Hub. Opcionalmente, envia o aplicativo para o Hugging Face Spaces Hub.

Lide com a conclusão ou falha de um pipeline notificando os usuários, incluindo quaisquer mensagens de erro.

,

Lide com a conclusão ou falha de um pipeline notificando os usuários, incluindo quaisquer mensagens de erro.

Biblioteca de cliente para inspecionar conteúdo em metadados de ML preenchidos por pipelines TFX.

,

Biblioteca de cliente para inspecionar conteúdo em metadados de ML preenchidos por pipelines TFX.

O ModelCardGenerator usa estatísticas de conjunto de dados , avaliação de modelo e um modelo enviado para preencher automaticamente partes de um cartão de modelo.

Use os dataframes do Pandas em vez do componente Transform padrão para sua engenharia de recursos. O processamento é distribuído usando o Apache Beam para escalabilidade.

,

Use os dataframes do Pandas em vez do componente Transform padrão para sua engenharia de recursos. O processamento é distribuído usando o Apache Beam para escalabilidade.

Um componente TFX para amostrar dados de exemplos, usando estimativa probabilística.

,

Um componente TFX para amostrar dados de exemplos, usando estimativa probabilística.

Aplique o código do usuário a um esquema produzido pelo componente SchemaGen e organize-o com base no conhecimento do domínio.

,

Aplique o código do usuário a um esquema produzido pelo componente SchemaGen e organize-o com base no conhecimento do domínio.

Avalie os modelos XGBoost estendendo o componente Evaluator padrão.

,

Avalie os modelos XGBoost estendendo o componente Evaluator padrão.