TFX（TensorFlow Extended）是一个开源的机器学习平台，旨在简化机器学习工作流程的构建和部署。以下是对 TFX 架构的简要介绍。

TFX 架构组件

TFX 架构主要由以下几个组件构成：

  • Dataflow: 数据处理和转换组件，用于准备和清洗数据。
  • Transform: 数据转换组件，可以将原始数据转换为适合机器学习模型训练的数据。
  • Training: 训练组件，用于训练机器学习模型。
  • Evaluation: 评估组件，用于评估模型的性能。
  • Model Server: 模型服务组件，用于将训练好的模型部署到生产环境中。

工作流程

TFX 的工作流程通常包括以下步骤：

  1. 数据准备: 使用 Dataflow 和 Transform 组件准备和转换数据。
  2. 模型训练: 使用 Training 组件训练模型。
  3. 模型评估: 使用 Evaluation 组件评估模型的性能。
  4. 模型部署: 使用 Model Server 组件将模型部署到生产环境中。

图片示例

以下是一个 TFX 架构的示例图：

TFX 架构图

扩展阅读

如果您想了解更多关于 TFX 的信息，可以访问以下链接：