TensorFlow Extended (TFX) 是一个开源的持续集成/持续部署 (CI/CD) 工具，用于构建、测试、部署和监控机器学习 (ML) 模型。TFX 旨在提供一套开箱即用的最佳实践，帮助开发者更高效地构建 ML 应用程序。

特点

  • 自动化工作流：TFX 支持定义 ML 工作流的各个阶段，如数据预处理、模型训练、评估和部署。
  • 可扩展性：TFX 设计用于大规模生产环境，支持复杂的模型管理需求。
  • 集成与兼容性：TFX 可以与 TensorFlow、Kubernetes 等流行工具和技术无缝集成。

快速开始

  1. 安装 TFX：您可以通过 pip 安装 TFX，命令如下：

    pip install tfx

  2. 定义 TFX 工作流：使用 TFX SDK 定义您的 ML 工作流。以下是一个简单的例子：

    import tfx
import tfx.orchestration.kubeflow.kubeflow_v2 as kubeflow_v2
import tfx.orchestration.kubeflow.kubeflow_v2.components as kubeflow_v2_components

# 创建 TFX 工作流
tfx.orchestration.KubeflowV2WorkflowBuilder(
    name="my-tfx-workflow",
    pipeline_root="/tmp/my-tfx-workflow",
    components=[
        kubeflow_v2_components.Evaluator(),
        kubeflow_v2_components.ModelServerDeploymentComponent(),
    ],
    entrypoint="my_entrypoint"
).save()

  3. 运行 TFX 工作流：使用以下命令运行您的 TFX 工作流：

    tfx.orchestration.kubeflow.kubeflow_v2.launch

更多信息

TensorFlow Extended Architecture