TensorFlow

Ingérer et valider des données

ExampleGen

Ingère les données dans des pipelines TFX and divise éventuellement l'ensemble de données d'entrée.

StatisticsGen

Génère des statistiques de caractéristiques pour les données d'entraînement et d'inférence.

SchemaGen

Crée un schéma en déduisant des types, des catégories et des plages à partir des données d'entraînement.

ExampleValidator

Identifie les anomalies dans les données d'entraînement et d'inférence.

Entraîner et analyser un modèle

Transform

Effectue une extraction de caractéristiques sur l'ensemble de données.

Tuner

Règle les hyperparamètres du modèle.

Trainer

Entraîne un modèle TensorFlow.

Evaluator

Effectue une analyse approfondie des résultats d'entraînement et permet de valider les modèles exportés.

InfraValidator

Vérifie si le modèle peut effectivement être diffusé à partir de l'infrastructure et empêche la mise en production de modèles incorrects.

Déploiement en production

Pusher

Déploie le modèle sur une infrastructure d'inférence.