Разработанные сообществом компоненты, примеры и инструменты для TFX
TFX-Addons доступен на PyPI для всех ОС. Чтобы установить последнюю версию, запустите:
pip install tfx-addons
Затем вы можете использовать TFX-Addons следующим образом:
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(...)
Разработчики помогают разработчикам. TFX-Addons — это набор проектов сообщества для создания новых компонентов, примеров, библиотек и инструментов для TFX. Проекты организованы под эгидой специальной группы SIG TFX-Addons.
Присоединяйтесь к сообществу и делитесь своими работами со всем миром!
Компонент Feast ExampleGen
Компонент ExampleGen для загрузки наборов данных из Feast Feature Store .
Компонент выбора функций
Выполните выбор функций, используя различные алгоритмы с этим компонентом TFX.
Компонент издателя Firebase
Компонент TFX для публикации/обновления моделей ML в Firebase ML.
Компонент толкателя обнимающего лица
Отправляет благословленную модель в Hugging Face Model Hub. При необходимости отправляет приложение в Hugging Face Spaces Hub.
Компонент обработчика выхода из сообщения
Обрабатывайте завершение или сбой конвейера, уведомляя пользователей, включая любые сообщения об ошибках.
Клиентская библиотека MLMD
Клиентская библиотека для проверки содержимого метаданных машинного обучения , заполняемых конвейерами TFX.
Генератор карт моделей
ModelCardGenerator использует статистику набора данных , оценку модели и отправленную модель для автоматического заполнения частей карты модели.
Компонент преобразования панд
Используйте кадры данных Pandas вместо стандартного компонента Transform для разработки ваших функций. Обработка распределяется с помощью Apache Beam для масштабируемости.
Компонент выборки
Компонент TFX для выборки данных из примеров с использованием вероятностной оценки.
Компонент курирования схемы
Применяйте пользовательский код к схеме, созданной компонентом SchemaGen , и курируйте ее на основе знаний предметной области.
Компонент оценки XGBoost
Оценивайте модели XGBoost , расширяя стандартный компонент Evaluator .