นำเข้าและตรวจสอบข้อมูล


ตัวอย่าง Gen


นำเข้าข้อมูลไปยังไปป์ไลน์ TFX และเลือกที่จะแยกชุดข้อมูลอินพุต

ดูคำแนะนำ
ไอคอนข้อมูลเมตา ML
ข้อมูลเมตาของ ML

สถิติ


สร้างสถิติคุณสมบัติทั้งข้อมูลการฝึกอบรมและการให้บริการ

ดูคำแนะนำ

SchemaGen


สร้างสคีมาโดยการอนุมานประเภท ประเภท และช่วงจากข้อมูลการฝึก

ดูคำแนะนำ

ExampleValidator


ระบุความผิดปกติในการฝึกอบรมและการแสดงข้อมูล

ดูคำแนะนำ
ไอคอนการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล TensorFlow
การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล TensorFlow

ฝึกฝนและวิเคราะห์โมเดล


แปลง


ดำเนินการทางวิศวกรรมคุณลักษณะในชุดข้อมูล

ดูคำแนะนำ
ไอคอนการแปลง TensorFlow
การแปลงเทนเซอร์โฟลว์

จูนเนอร์


ปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดล

ดูคำแนะนำ

เทรนเนอร์


ฝึกโมเดล TensorFlow

ดูคำแนะนำ
ไอคอนเทนเซอร์โฟลว์
เทนเซอร์โฟลว์

ผู้ประเมิน


ทำการวิเคราะห์เชิงลึกของผลการฝึกอบรมและช่วยตรวจสอบโมเดลที่ส่งออก

ดูคำแนะนำ

InfraValidator


ตรวจสอบว่าโมเดลใช้งานได้จริงจากโครงสร้างพื้นฐาน และป้องกันไม่ให้พุชโมเดลที่ไม่ดี

ดูคำแนะนำ
ไอคอนการวิเคราะห์โมเดล TensorFlow
การวิเคราะห์โมเดล TensorFlow

ปรับใช้ในการผลิต


ดัน


ปรับใช้โมเดลบนโครงสร้างพื้นฐานที่ให้บริการ

ดูคำแนะนำ
การให้บริการ TensorFlow ไอคอน TF Lite และ TFJS
การให้บริการ TensorFlow, TF Lite และ TFJS