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 !

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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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Un composant ExampleGen pour ingérer des ensembles de données à partir d'un Feast Feature Store .

Effectuez une sélection de fonctionnalités à l'aide de divers algorithmes avec ce composant TFX.

Un composant TFX pour publier/mettre à jour des modèles ML sur Firebase ML.

Pousse un modèle béni vers le Hugging Face Model Hub. En option, pousse l'application vers le hub Hugging Face Spaces.

Gérez l'achèvement ou l'échec d'un pipeline en avertissant les utilisateurs, y compris les messages d'erreur.

Bibliothèque cliente pour inspecter le contenu dans les métadonnées ML remplies par les pipelines TFX.

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.

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.

Un composant TFX pour échantillonner des données à partir d'exemples, à l'aide d'une estimation probabiliste.

Appliquez le code utilisateur à un schéma produit par le composant SchemaGen et organisez-le en fonction des connaissances du domaine.