TFX 最佳实践指南 📚

1. 数据验证阶段 🔍

• 使用 Transform 组件：确保数据清洗逻辑可重复且可解释
• Schema 验证：通过 ExampleGen 与 Schema 严格校验数据格式
  点击查看完整数据验证案例

2. 模型训练优化 🚀

• 分布式训练配置：在 Trainer 中启用 tf.distribute.MirroredStrategy
• 检查点管理：使用 Checkpointer 实现训练中断恢复
• 超参调优：集成 Tuner 进行自动化超参数搜索

3. 部署生产环境 📦

• 容器化打包：通过 Pusher 生成标准化 Docker 镜像
• 服务化接口：使用 Serving 模块暴露 RESTful API
  了解生产部署细节

4. 持续监控方案 📈

• 模型性能指标：在 Evaluator 中配置 AUC、准确率等监控项
• 数据漂移检测：集成 DataValidator 实时追踪数据分布变化
• 日志追踪：通过 MetadataStore 记录全流程元数据

5. 安全与合规 🔒

• 数据脱敏：在 Transform 环节实现敏感字段加密处理
• 权限控制：使用 Kubernetes RBAC 限制 TFX 服务访问权限
• 审计日志：启用 MetadataStore 的完整审计追踪功能

📌 建议配合 TFX 官方文档 深入理解各组件交互机制