Biblioteca de transformación para usuarios que no son TFX
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Transform está disponible como biblioteca independiente.
La documentación del módulo tft es el único módulo relevante para los usuarios de TFX. El módulo tft_beam es relevante solo cuando se usa Transform como biblioteca independiente. Normalmente, un usuario de TFX construye un preprocessing_fn y el resto de las llamadas a la biblioteca Transform las realiza el componente Transform.
También puede utilizar la clase Apache Beam MLTransform para preprocesar datos para entrenamiento e inferencia. La clase MLTransform envuelve múltiples transformaciones de procesamiento de datos TFX en una clase. Para obtener más información, consulte Preprocesar datos con MLTransform en la documentación de Apache Beam.
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Última actualización: 2025-07-25 (UTC).
[null,null,["Última actualización: 2025-07-25 (UTC)."],[],[],null,["# Transform library for non-TFX users\n\n\u003cbr /\u003e\n\nTransform is available as a standalone library.\n\n- [Getting Started with TensorFlow Transform](https://www.tensorflow.org/tfx/transform/get_started)\n- [TensorFlow Transform API Reference](https://www.tensorflow.org/tfx/transform/api_docs/python/tft)\n\nThe [`tft`](https://www.tensorflow.org/tfx/transform/api_docs/python/tft) module documentation is the only module that is relevant to TFX users.\nThe [`tft_beam`](https://www.tensorflow.org/tfx/transform/api_docs/python/tft_beam) module is relevant only when using Transform as a standalone library. Typically, a TFX user constructs a `preprocessing_fn`, and the rest of the\nTransform library calls are made by the Transform component.\n\nYou can also use the Apache Beam `MLTransform` class to preprocess data\nfor training and inference. The `MLTransform` class wraps multiple TFX data\nprocessing transforms in one class. For more information, see\n[Preprocess data with MLTransform](https://beam.apache.org/documentation/ml/preprocess-data)\nin the Apache Beam documentation."]]
