TFX 快速入门指南 🚀

TFX（TensorFlow Extended）是构建生产级机器学习流水线的框架，专为企业级AI应用设计。以下是快速上手的核心内容：

🧩 1. TFX 基础架构

• 数据准备：使用TFRecord格式存储数据，支持大规模分布式处理
• 模型训练：集成tf.estimator与Kubeflow实现高效训练
• 模型服务化：通过ModelServer部署模型，支持gRPC与REST API
• 监控与调试：内置TFX Dashboard实时追踪流水线状态

📈 2. 快速入门步骤

1. 安装依赖：pip install tfx
2. 创建流水线配置文件（pipeline_config.pbtxt）
3. 编写组件代码（如example_gen.py）
4. 启动流水线：tfx pipeline run --pipeline-definition=pipeline_config.pbtxt

📚 3. 核心组件示例

• ExampleGen：数据切片与打标签
• Trainer：分布式训练与模型保存
• Evaluator：模型性能评估
• Pusher：模型部署到生产环境

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📌 提示：建议从TFX 入门指南开始实践，体验端到端流水线构建流程