TensorFlow

Ingerir e validar dados

ExampleGen

Ingere dados em pipelines TFX e, opcionalmente, divide o conjunto de dados de entrada.

Metadados de ML

EstatísticaGenericName

Gera estatísticas de recursos sobre dados de treinamento e de serviço.

SchemaGen

Cria o esquema inferindo tipos, categorias e intervalos dos dados de treinamento.

ExemploValidador

Identifica anomalias nos dados de treinamento e serviço.

Validação de dados do TensorFlow

Modelo de treinamento e análise

Transformar

Executa a engenharia de recursos no conjunto de dados.

Transformação TensorFlow

Sintonizador

Ajusta os hiperparâmetros do modelo.

Treinador

Treina um modelo do TensorFlow.

TensorFlow

avaliador

Realiza uma análise profunda dos resultados do treinamento e ajuda a validar os modelos exportados.

InfraValidator

Verifica se o modelo realmente pode ser atendido a partir da infraestrutura e evita que modelos ruins sejam enviados por push.

Análise do modelo do TensorFlow

Implantar na produção

Empurrador

Implanta o modelo em uma infraestrutura de serviço.

Serviço TensorFlow, TF Lite e TFJS