Pozyskiwanie i weryfikowanie danych


Przykład Gen


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

Zobacz przewodnik
Ikona metadanych ML
Metadane ML

StatystykiGen


Generuje statystyki funkcji na podstawie danych dotyczących treningu i obsługi.

Zobacz przewodnik

SchematGen


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

Zobacz przewodnik

Przykład Validator


Identyfikuje anomalie w danych uczących i obsługujących.

Zobacz przewodnik
Ikona weryfikacji danych TensorFlow
Walidacja danych TensorFlow

Trenuj i analizuj model


Przekształcać


Wykonuje inżynierię funkcji w zestawie danych.

Zobacz przewodnik
Ikona transformacji TensorFlow
Transformacja przepływu tensorowego

Tuner


Dostraja hiperparametry modelu.

Zobacz przewodnik

Trener


Trenuje model TensorFlow.

Zobacz przewodnik
Ikona TensorFlow
Przepływ Tensora

Ewaluator


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

Zobacz przewodnik

InfraValidator


Sprawdza, czy model jest rzeczywiście możliwy do udostępnienia z infrastruktury i zapobiega wypchnięciu złych modeli.

Zobacz przewodnik
Ikona analizy modelu TensorFlow
Analiza modelu TensorFlow

Wdrożenie w produkcji


Popychacz


Wdraża model w infrastrukturze obsługującej.

Zobacz przewodnik
Ikona TensorFlow Serving, TF Lite i TFJS
TensorFlow Serving, TF Lite i TFJS