TensorFlow

Pozyskiwanie i weryfikowanie danych

Przykład Gen

Pozyskuje dane do potoków TFX i opcjonalnie dzieli wejściowy zestaw danych.

Metadane ML

StatystykiGen

Generuje statystyki funkcji na podstawie danych dotyczących treningu i obsługi.

SchematGen

Tworzy schemat, wnioskując typy, kategorie i zakresy z danych szkoleniowych.

Przykład Validator

Identyfikuje anomalie w danych uczących i obsługujących.

Walidacja danych TensorFlow

Trenuj i analizuj model

Przekształcać

Wykonuje inżynierię funkcji w zestawie danych.

Transformacja przepływu tensorowego

Tuner

Dostraja hiperparametry modelu.

Trener

Uczy modelu TensorFlow.

Przepływ Tensora

Ewaluator

Przeprowadza dogłębną analizę wyników szkolenia i pomaga w walidacji wyeksportowanych modeli.

InfraValidator

Sprawdza, czy model jest rzeczywiście serwowalny z infrastruktury i zapobiega wypchnięciu złych modeli.

Analiza modelu TensorFlow

Wdrożenie w produkcji

Popychacz

Wdraża model w infrastrukturze obsługującej.

TensorFlow Serving, TF Lite i TFJS