TensorFlow Extended（TFX）は、本番環境用 ML パイプラインをデプロイするためのエンドツーエンドのプラットフォームです

TensorFlow Data Validation（TFDV）は、大規模な ML データの理解、検証、モニタリングを行うデベロッパー向けのツールです。Google では毎日 TFDV を使用してペタバイト単位のデータを分析、検証しています。TFX ユーザーが ML パイプラインの正常性を維持するうえで TFDV が役立つという実績もあります。

機械学習を現実のデータセットに適用する場合、データを適切な形式にする前処理にかなりの労力が必要となります。たとえば、フォーマット間の変換、テキストのトークン化とステミングおよび語彙の形成、正規化などの各種算術演算などを行わなければなりません。tf.Transform を使えば、そのすべてをまとめて実行できます。

TensorFlow Model Analysis（TFMA）では、モデルの評価指標を計算して可視化することができます。機械学習のデベロッパーは、そのモデルが一定の品質基準を満たし、データの関連するスライスすべてが想定どおりに動作するよう、モデルをデプロイする前に性能を評価する必要があります。これはたとえば、評価用データセット全体での AUC は基準を満たしているものの、特定のスライスでの性能が基準を下回るというモデルもあり得るためです。TFMA のツールを使用すると、デベロッパーはモデルの性能を詳しく理解できるようになります。

機械学習（ML）サービス システムでは、モデルのバージョン管理（ロールバック オプションのあるモデル更新用）および複数モデル（A/B テストによる検証用）をサポートする必要があります。その一方、同時に実行するモデルが、ハードウェア アクセラレータ（GPU と TPU）で高スループット、低レイテンシを実現することも要求されます。TensorFlow Serving は、毎秒数千万の推論を処理する性能があることが Google で実証されています。