データの取り込みと検証
ExampleGen
データを TFX パイプラインに取り込み、（任意で）入力データセットを分割します。
StatisticsGen
トレーニング データとサービング データの両方を対象として、特徴量の統計を生成します。
SchemaGen
トレーニング データから型、カテゴリ、範囲を推定してスキーマを作成します。
ExampleValidator
トレーニング データとサービング データの異常を識別します。
モデルのトレーニングと分析
Transform
データセットに対して特徴量エンジニアリングを行います。
Tuner
モデルのハイパーパラメータを調整します。
Trainer
TensorFlow モデルをトレーニングします。
Evaluator
トレーニング結果の詳細な分析を行い、エクスポートしたモデルの検証を支援します。
InfraValidator
モデルが実際にインフラストラクチャから提供可能かどうかを確認し、不適切なモデルがプッシュされることを防ぎます。
本番環境でのデプロイ
Pusher
サービスを提供するインフラストラクチャにモデルをデプロイします。
