tfx bsl
T
تحتوي المكتبات المشتركة TFX الأساسية ( tfx_bsl ) على مكتبات مشتركة بين العديد من مكونات TensorFlow الموسعة (TFX).
فقط الرموز التي تم تصديرها بواسطة لوحات فرعية بموجب tfx_bsl/public مخصصة للاستخدام المباشر من قبل مستخدمي TFX ، بما في ذلك مستخدمي مكتبة TFX المستقل (EG TFDV ، TFMA ، TFT) ، مؤلفو خط أنابيب TFX ومؤلفي مكونات TFX. ستصبح واجهات برمجة التطبيقات هذه مستقرة وتتبع الإصدار الدلالي بمجرد أن يتجاوز tfx_bsl 1.0 .
يجب اعتبار واجهات برمجة التطبيقات تحت الدلائل الأخرى الداخلية لـ TFX (وبالتالي لا يوجد ضمان توافق متخلف أو إلى الأمام).
كل إصدار ثانوي من مكتبة TFX أو TFX نفسها ، tfx_bsl كان بحاجة إلى الاعتماد على tfx_bsl ، يعتمد على إصدار ثانوي معين منه (مثل tensorflow_data_validation 0.14.
يتوفر tfx_bsl كحزمة PYPI.
pip install tfx-bslيستضيف TFX-BSL أيضًا حزم ليلية على https://pypi-nightly.tensorflow.org على Google Cloud. لتثبيت أحدث حزمة ليلية ، يرجى استخدام الأمر التالي:
pip install --extra-index-url https://pypi-nightly.tensorflow.org/simple tfx-bslسيؤدي ذلك إلى تثبيت الحزم الليلية للتبعيات الرئيسية لـ TFX-BSL مثل بيانات التعريف TensorFlow (TFMD).
ومع ذلك ، فهو تبعية للعديد من مكونات TFX وعادةً ما لا تحتاج إلى تثبيته مباشرة كمستخدم.
إذا كنت ترغب في إنشاء مكون TFX من الفرع الرئيسي ، بعد الإصدار الأخير ، فقد تضطر أيضًا إلى إنشاء أحدث tfx_bsl ، لأن مكون TFX قد يعتمد على ميزات جديدة تم تقديمها بعد أحدث إصدار tfx_bsl .
بناء من Docker هو الطريقة الموصى بها لبناء tfx_bsl تحت Linux ، ويتم اختبارها بشكل مستمر في Google.
يرجى أولاً تثبيت docker و docker-compose من خلال اتباع الإرشادات.
tfx_bsl git clone https://github.com/tensorflow/tfx-bsl
cd tfx-bsl لاحظ أن هذه التعليمات ستقوم بتثبيت أحدث فرع رئيسي لـ tfx-bsl . إذا كنت ترغب في تثبيت فرع معين (مثل فرع الإصدار) ، فالمرض -b <branchname> على أمر git clone .
ثم ، قم بتشغيل ما يلي في جذر المشروع:
sudo docker-compose build manylinux2010
sudo docker-compose run -e PYTHON_VERSION= ${PYTHON_VERSION} manylinux2010 حيث PYTHON_VERSION هو واحد من {39} .
سيتم إنتاج عجلة تحت dist/ .
pip install dist/ * .whlإذا لم يتم تثبيت Numpy على نظامك ، فقم بتثبيته الآن باتباع هذه الاتجاهات.
إذا لم يتم تثبيت Bazel على نظامك ، فقم بتثبيته الآن باتباع هذه الاتجاهات.
tfx_bsl git clone https://github.com/tensorflow/tfx-bsl
cd tfx-bsl لاحظ أن هذه الإرشادات ستقوم بتثبيت أحدث فرع رئيسي لـ tfx_bsl إذا كنت ترغب في تثبيت فرع معين (مثل فرع الإصدار) ، Pass -b <branchname> إلى أمر git clone .
tfx_bsl Wheel تعتمد على إصدار Python - لإنشاء حزمة PIP التي تعمل مع إصدار Python محدد ، استخدم ثنائي Python لتشغيله:
python setup.py bdist_wheel يمكنك العثور على ملف .whl في الدليل الفرعي dist .
pip install dist/ * .whl يتم اختبار tfx_bsl على أنظمة التشغيل 64 بت التالية:
الجدول التالي هو إصدارات حزمة tfx_bsl المتوافقة مع بعضها البعض. يتم تحديد ذلك من خلال إطار الاختبار الخاص بنا ، ولكن قد تعمل مجموعات أخرى غير مختبرة أيضًا.
| TFX-BSL | Apache-Beam [GCP] | Pyarrow | Tensorflow | Tensorflow-Metadata | Tensorflow-serving-api |
|---|---|---|---|---|---|
| جيثب ماستر | 2.59.0 | 10.0.1 | ليلا (2.x) | 1.16.1 | 2.16.1 |
| 1.16.1 | 2.59.0 | 10.0.1 | 2.16 | 1.16.1 | 2.16.1 |
| 1.16.0 | 2.59.0 | 10.0.1 | 2.16 | 1.16.0 | 2.16.1 |
| 1.15.1 | 2.47.0 | 10.0.0 | 2.15 | 1.15.0 | 2.15.1 |
| 1.15.0 | 2.47.0 | 10.0.0 | 2.15 | 1.15.0 | 2.15.1 |
| 1.14.0 | 2.47.0 | 10.0.0 | 2.13 | 1.14.0 | 2.13.0 |
| 1.13.0 | 2.40.0 | 6.0.0 | 2.12 | 1.13.1 | 2.9.0 |
| 1.12.0 | 2.40.0 | 6.0.0 | 2.11 | 1.12.0 | 2.9.0 |
| 1.11.0 | 2.40.0 | 6.0.0 | 1.15 / 2.10 | 1.11.0 | 2.9.0 |
| 1.10.0 | 2.40.0 | 6.0.0 | 1.15 / 2.9 | 1.10.0 | 2.9.0 |
| 1.9.0 | 2.38.0 | 5.0.0 | 1.15 / 2.9 | 1.9.0 | 2.9.0 |
| 1.8.0 | 2.38.0 | 5.0.0 | 1.15 / 2.8 | 1.8.0 | 2.8.0 |
| 1.7.0 | 2.36.0 | 5.0.0 | 1.15 / 2.8 | 1.7.0 | 2.8.0 |
| 1.6.0 | 2.35.0 | 5.0.0 | 1.15 / 2.7 | 1.6.0 | 2.7.0 |
| 1.5.0 | 2.34.0 | 5.0.0 | 1.15 / 2.7 | 1.5.0 | 2.7.0 |
| 1.4.0 | 2.31.0 | 5.0.0 | 1.15 / 2.6 | 1.4.0 | 2.6.0 |
| 1.3.0 | 2.31.0 | 2.0.0 | 1.15 / 2.6 | 1.2.0 | 2.6.0 |
| 1.2.0 | 2.31.0 | 2.0.0 | 1.15 / 2.5 | 1.2.0 | 2.5.1 |
| 1.1.0 | 2.29.0 | 2.0.0 | 1.15 / 2.5 | 1.1.0 | 2.5.1 |
| 1.0.0 | 2.29.0 | 2.0.0 | 1.15 / 2.5 | 1.0.0 | 2.5.1 |
| 0.30.0 | 2.28.0 | 2.0.0 | 1.15 / 2.4 | 0.30.0 | 2.4.0 |
| 0.29.0 | 2.28.0 | 2.0.0 | 1.15 / 2.4 | 0.29.0 | 2.4.0 |
| 0.28.0 | 2.28.0 | 2.0.0 | 1.15 / 2.4 | 0.28.0 | 2.4.0 |
| 0.27.1 | 2.27.0 | 2.0.0 | 1.15 / 2.4 | 0.27.0 | 2.4.0 |
| 0.27.0 | 2.27.0 | 2.0.0 | 1.15 / 2.4 | 0.27.0 | 2.4.0 |
| 0.26.1 | 2.25.0 | 0.17.0 | 1.15 / 2.3 | 0.27.0 | 2.3.0 |
| 0.26.0 | 2.25.0 | 0.17.0 | 1.15 / 2.3 | 0.27.0 | 2.3.0 |
