커뮤니티에서 개발한 TFX용 구성요소, 예시, 도구

TFX-Addons는 모든 OS의 PyPI에서 사용할 수 있습니다. 최신 버전을 설치하려면 다음을 실행하세요.

pip install tfx-addons

그런 다음 다음과 같이 TFX-애드온을 사용할 수 있습니다.

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(...)

개발자를 돕는 개발자. TFX-Addons는 TFX용 새 구성 요소, 예제, 라이브러리 및 도구를 빌드하기 위한 커뮤니티 프로젝트 모음입니다. 프로젝트는 특별 이익 단체인 SIG TFX-Addons의 후원으로 구성됩니다.

커뮤니티에 가입하고 작업을 전 세계와 공유하세요!

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개발자를 돕는 개발자. TFX-Addons는 TFX용 새 구성 요소, 예제, 라이브러리 및 도구를 빌드하기 위한 커뮤니티 프로젝트 모음입니다. 프로젝트는 특별 이익 단체인 SIG TFX-Addons의 후원으로 구성됩니다.

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Feast Feature Store 에서 데이터세트를 수집하기 위한 ExampleGen 구성 요소 .

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Feast Feature Store 에서 데이터세트를 수집하기 위한 ExampleGen 구성 요소 .

잔치 예Gen

이 TFX 구성 요소로 다양한 알고리즘을 사용하여 기능 선택을 수행합니다.

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이 TFX 구성 요소로 다양한 알고리즘을 사용하여 기능 선택을 수행합니다.

기능 선택

ML 모델을 Firebase ML에 게시/업데이트하는 TFX 구성요소입니다.

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ML 모델을 Firebase ML에 게시/업데이트하는 TFX 구성요소입니다.

Firebase 게시자

축복받은 모델을 Hugging Face Model Hub로 푸시합니다. 선택적으로 애플리케이션을 Hugging Face Spaces Hub로 푸시합니다.

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축복받은 모델을 Hugging Face Model Hub로 푸시합니다. 선택적으로 애플리케이션을 Hugging Face Spaces Hub로 푸시합니다.

허깅 페이스 푸셔

오류 메시지를 포함하여 사용자에게 알려 파이프라인의 완료 또는 실패를 처리합니다.

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오류 메시지를 포함하여 사용자에게 알려 파이프라인의 완료 또는 실패를 처리합니다.

메시지 종료 핸들러

TFX 파이프라인으로 채워진 ML 메타데이터 의 콘텐츠를 검사하기 위한 클라이언트 라이브러리.

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TFX 파이프라인으로 채워진 ML 메타데이터 의 콘텐츠를 검사하기 위한 클라이언트 라이브러리.

MLMD 클라이언트

ModelCardGenerator는 데이터 세트 통계 , 모델 평가 및 푸시된 모델을 사용하여 모델 카드의 일부를 자동으로 채웁니다.

모델 카드 생성기

기능 엔지니어링을 위해 표준 변환 구성 요소 대신 Pandas 데이터 프레임을 사용하십시오. 처리는 확장성을 위해 Apache Beam을 사용하여 분산됩니다.

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기능 엔지니어링을 위해 표준 변환 구성 요소 대신 Pandas 데이터 프레임을 사용하십시오. 처리는 확장성을 위해 Apache Beam을 사용하여 분산됩니다.

팬더 변환

확률적 추정을 사용하여 예제에서 데이터를 샘플링하는 TFX 구성 요소입니다.

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확률적 추정을 사용하여 예제에서 데이터를 샘플링하는 TFX 구성 요소입니다.

샘플링

SchemaGen 구성 요소 에 의해 생성된 스키마에 사용자 코드를 적용하고 도메인 지식을 기반으로 선별합니다.

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SchemaGen 구성 요소 에 의해 생성된 스키마에 사용자 코드를 적용하고 도메인 지식을 기반으로 선별합니다.

스키마 큐레이션

표준 Evaluator 구성 요소를 확장하여 XGBoost 모델을 평가합니다.

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표준 Evaluator 구성 요소를 확장하여 XGBoost 모델을 평가합니다.

XGBoost 평가자