Các thành phần, ví dụ và công cụ do cộng đồng phát triển cho TFX

TFX-Addons có sẵn trên PyPI cho mọi hệ điều hành. Để cài đặt phiên bản mới nhất, hãy chạy:

pip install tfx-addons

Sau đó, bạn có thể sử dụng TFX-Addons như thế này:

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(...)

Các nhà phát triển giúp các nhà phát triển. TFX-Addons là tập hợp các dự án cộng đồng để xây dựng các thành phần, ví dụ, thư viện và công cụ mới cho TFX. Các dự án được tổ chức dưới sự bảo trợ của nhóm lợi ích đặc biệt, SIG TFX-Addons.

Tham gia cộng đồng và chia sẻ công việc của bạn với thế giới!

Thực hiện lựa chọn tính năng bằng các thuật toán khác nhau với thành phần TFX này.

Một thành phần TFX để xuất bản/cập nhật các mô hình ML lên Firebase ML.

Đẩy một mô hình may mắn vào Trung tâm mô hình ôm mặt. Tùy chọn đẩy ứng dụng đến Hugging Face Spaces Hub.

Xử lý việc hoàn thành hoặc thất bại của một đường ống bằng cách thông báo cho người dùng, bao gồm mọi thông báo lỗi.

Thư viện máy khách để kiểm tra nội dung trong Siêu dữ liệu ML do đường ống TFX cung cấp.

ModelCardGenerator lấy số liệu thống kê tập dữ liệu , đánh giá mô hìnhmô hình được đẩy để tự động điền vào các phần của thẻ mô hình.

Sử dụng khung dữ liệu Pandas thay vì thành phần Chuyển đổi tiêu chuẩn cho kỹ thuật tính năng của bạn. Quá trình xử lý được phân phối bằng Apache Beam để có khả năng mở rộng.

Một thành phần TFX để lấy mẫu dữ liệu từ các ví dụ, sử dụng ước tính xác suất.

Áp dụng mã người dùng cho một lược đồ do thành phần SchemaGen tạo ra và sắp xếp nó dựa trên kiến ​​thức về miền.

Đánh giá các mô hình XGBoost bằng cách mở rộng thành phần Trình đánh giá tiêu chuẩn.