TFX é uma plataforma ponta a ponta para implantação de pipelines de ML de produção.
Quando estiver pronto para migrar seus modelos da pesquisa para a produção, use o TFX para criar e gerenciar um pipeline de produção.
![Pitão](https://img.shields.io/pypi/pyversions/tfx.svg?style=plastic)
![PyPI](https://badge.fury.io/py/tfx.svg)
Como funciona
Um pipeline TFX é uma sequência de componentes que implementam um pipeline de ML projetado especificamente para tarefas de aprendizado de máquina escalonáveis e de alto desempenho. Os componentes são construídos usando bibliotecas TFX que também podem ser usadas individualmente.
- :material-download:{ .lg .middle } __Install TFX__ --- Instale [`tfx`](#) com [`pip`](#): ```shell pip install tfx ``` [:octicons- arrow-right-24: Primeiros passos](guide/index#installation) - :material-book-open-blank-variant-outline:{ .lg .middle } __User Guide__ --- Saiba mais sobre como começar a usar o TFX no guia do usuário. [:octicons-arrow-right-24: Guia do usuário](guide/index) - :material-school:{ .lg .middle } __Ver os tutoriais__ --- Aprenda com exemplos do mundo real que usam o TFX. [:octicons-arrow-right-24: Tutoriais](tutorials/index) - :material-text-search:{ .lg .middle } __API Reference__ --- A referência da API contém detalhes sobre funções, classes e módulos que são parte do TFX. [:octicons-arrow-right-24: Referência da API](api/v1/index)