TFX to kompleksowa platforma do wdrażania produkcyjnych potoków uczenia maszynowego.
Kiedy będziesz gotowy, aby przenieść swoje modele z badań do produkcji, użyj TFX, aby utworzyć potok produkcyjny i zarządzać nim.
![Pyton](https://img.shields.io/pypi/pyversions/tfx.svg?style=plastic)
![PyPI](https://badge.fury.io/py/tfx.svg)
Jak to działa
Potok TFX to sekwencja komponentów implementujących potok ML, który został specjalnie zaprojektowany do skalowalnych i wydajnych zadań uczenia maszynowego. Komponenty są budowane przy użyciu bibliotek TFX, których można również używać indywidualnie.
- :material-download:{ .lg .middle } __Install TFX__ --- Zainstaluj [`tfx`](#) za pomocą [`pip`](#): ```Shell pip install tfx ``` [:octicons- strzałka-w prawo-24: Pierwsze kroki](przewodnik/indeks#instalacja) - :material-book-open-blank-variant-outline:{ .lg .middle } __Podręcznik użytkownika__ --- Dowiedz się więcej o tym, jak rozpocząć pracę z TFX w instrukcji obsługi. [:octicons-arrow-right-24: Podręcznik użytkownika](guide/index) - :material-school:{ .lg .middle } __Zobacz samouczki__ --- Ucz się na rzeczywistych przykładach wykorzystujących TFX. [:octicons-arrow-right-24: Tutoriale](tutorials/index) - :material-text-search:{ .lg .middle } __API Reference__ --- Dokumentacja API zawiera szczegółowe informacje na temat funkcji, klas i modułów, które są część TFX-a. [:octicons-arrow-right-24: Dokumentacja API](api/v1/index)