Ingérer et valider les données


ExempleGen


Ingère les données dans les pipelines TFX et divise éventuellement l'ensemble de données d'entrée.

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Icône Métadonnées ML
Métadonnées ML

StatisticsGen


Génère des statistiques de fonctionnalités sur les données d'entraînement et de diffusion.

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SchemaGen


Crée un schéma en déduisant des types, des catégories et des plages à partir des données d'apprentissage.

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ExempleValidateur


Identifie les anomalies dans les données de formation et de diffusion.

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Icône de validation des données TensorFlow
Validation des données TensorFlow

Entraîner et analyser le modèle


Transformer


Effectue l'ingénierie des fonctionnalités sur le jeu de données.

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Icône de transformation TensorFlow
Transformer TensorFlow

Tuner


Ajuste les hyperparamètres du modèle.

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Entraîneur


Entraîne un modèle TensorFlow.

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Icône TensorFlow
TensorFlow

Évaluateur


Effectue une analyse approfondie des résultats de la formation et aide à valider les modèles exportés.

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InfraValidator


Vérifie que le modèle est réellement utilisable à partir de l'infrastructure et empêche les mauvais modèles d'être poussés.

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Icône d'analyse de modèle TensorFlow
Analyse du modèle TensorFlow

Déployer en production


Pousseur


Déploie le modèle sur une infrastructure de service.

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Icône TensorFlow Serving, TF Lite et TFJS
Service TensorFlow, TF Lite et TFJS