Componentes, exemplos e ferramentas desenvolvidos pela comunidade para TFX,Componentes, exemplos e ferramentas desenvolvidos pela comunidade para TFX

TFX-Addons está disponível no PyPI para todos os sistemas operacionais. Para instalar a versão mais recente, execute:

pip install tfx-addons

Você pode então usar TFX-Addons assim:

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(...)
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TFX-Addons está disponível no PyPI para todos os sistemas operacionais. Para instalar a versão mais recente, execute:

pip install tfx-addons

Você pode então usar TFX-Addons assim:

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(...)

Desenvolvedores ajudando desenvolvedores. TFX-Addons é uma coleção de projetos comunitários para construir novos componentes, exemplos, bibliotecas e ferramentas para TFX. Os projetos são organizados sob os auspícios do grupo de interesse especial SIG TFX-Addons.

Junte-se à comunidade e compartilhe seu trabalho com o mundo!

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Desenvolvedores ajudando desenvolvedores. TFX-Addons é uma coleção de projetos comunitários para construir novos componentes, exemplos, bibliotecas e ferramentas para TFX. Os projetos são organizados sob os auspícios do grupo de interesse especial SIG TFX-Addons.

Junte-se à comunidade e compartilhe seu trabalho com o mundo!

Realize a seleção de recursos usando vários algoritmos com este componente TFX.

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Realize a seleção de recursos usando vários algoritmos com este componente TFX.

Um componente TFX para publicar/atualizar modelos de ML no Firebase ML.

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Um componente TFX para publicar/atualizar modelos de ML no Firebase ML.

Lide com a conclusão ou falha de um pipeline notificando os usuários, incluindo quaisquer mensagens de erro.

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Lide com a conclusão ou falha de um pipeline notificando os usuários, incluindo quaisquer mensagens de erro.

Biblioteca de cliente para inspecionar conteúdo em metadados de ML preenchidos por pipelines TFX.

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Biblioteca de cliente para inspecionar conteúdo em metadados de ML preenchidos por pipelines TFX.

O ModelCardGenerator usa estatísticas de conjunto de dados , avaliação de modelo e um modelo enviado para preencher automaticamente partes de um cartão de modelo.

Use os dataframes do Pandas em vez do componente Transform padrão para sua engenharia de recursos. O processamento é distribuído usando o Apache Beam para escalabilidade.

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Use os dataframes do Pandas em vez do componente Transform padrão para sua engenharia de recursos. O processamento é distribuído usando o Apache Beam para escalabilidade.

Um componente TFX para amostrar dados de exemplos, usando estimativa probabilística.

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Um componente TFX para amostrar dados de exemplos, usando estimativa probabilística.

Aplique o código do usuário a um esquema produzido pelo componente SchemaGen e organize-o com base no conhecimento do domínio.

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Aplique o código do usuário a um esquema produzido pelo componente SchemaGen e organize-o com base no conhecimento do domínio.