Composants, exemples et outils développés par la communauté pour TFX
TFX-Addons est disponible sur PyPI pour tous les OS. Pour installer la dernière version, exécutez :
pip install tfx-addons
Vous pouvez ensuite utiliser TFX-Addons comme ceci :
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(...)
Les développeurs aident les développeurs. TFX-Addons est une collection de projets communautaires pour créer de nouveaux composants, exemples, bibliothèques et outils pour TFX. Les projets sont organisés sous les auspices du groupe d'intérêt spécial, SIG TFX-Addons.
Rejoignez la communauté et partagez votre travail avec le monde !
,Les développeurs aident les développeurs. TFX-Addons est une collection de projets communautaires pour créer de nouveaux composants, exemples, bibliothèques et outils pour TFX. Les projets sont organisés sous les auspices du groupe d'intérêt spécial, SIG TFX-Addons.
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Festin ExempleGen Composant
Un composant ExampleGen pour ingérer des ensembles de données à partir d'un Feast Feature Store .
Composant de sélection de fonctionnalités
Effectuez une sélection de fonctionnalités à l'aide de divers algorithmes avec ce composant TFX.
Composant d'éditeur Firebase
Un composant TFX pour publier/mettre à jour des modèles ML sur Firebase ML.
Composant de poussée du visage câlin
Pousse un modèle béni vers le Hugging Face Model Hub. En option, pousse l'application vers le hub Hugging Face Spaces.
Composant du gestionnaire de sortie de message
Gérez l'achèvement ou l'échec d'un pipeline en avertissant les utilisateurs, y compris les messages d'erreur.
Bibliothèque cliente MLMD
Bibliothèque cliente pour inspecter le contenu dans les métadonnées ML remplies par les pipelines TFX.
Générateur de cartes modèles
Le ModelCardGenerator prend des statistiques d'ensemble de données , une évaluation de modèle et un modèle poussé pour remplir automatiquement des parties d'une carte de modèle.
Composant de transformation Pandas
Utilisez les dataframes Pandas au lieu du composant Transform standard pour votre ingénierie de fonctionnalités. Le traitement est distribué à l'aide d'Apache Beam pour l'évolutivité.
Composant d'échantillonnage
Un composant TFX pour échantillonner des données à partir d'exemples, à l'aide d'une estimation probabiliste.
Composant de curation de schéma
Appliquez le code utilisateur à un schéma produit par le composant SchemaGen et organisez-le en fonction des connaissances du domaine.
Composant d'évaluation XGBoost
Évaluez les modèles XGBoost en étendant le composant Evaluator standard.