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特福克斯

TensorFlow Extended (TFX) 是一個基於 TensorFlow 的 Google 生產規模機器學習平台。它提供了一個配置框架來表達由 TFX 元件組成的 ML 管道。可以使用 Apache Airflow 和 Kubeflow Pipelines 來編排 T​​FX 管道。組件本身以及與編排系統的整合都可以擴展。

TFX 元件與 ML 元資料後端交互，該後端記錄元件運行、輸入和輸出工件以及運行時配置。此元資料後端支援進階功能，例如實驗追蹤或從先前運行中熱啟動/恢復 ML 模型。

文件

使用者文件

請參閱 TFX 使用者指南。

開發參考

路線圖

TFX 路線圖，每季更新一次。

發布詳情

有關之前和即將發生的更改的詳細信息，請查看此處

請求評論

TFX 是一個開源項目，我們強烈鼓勵 ML 社群積極參與，幫助塑造 TFX 以滿足或超越他們的需求。該工作的一個重要組成部分是 RFC 流程。請參閱目前和過去的 TFX RFC 清單。請參閱 TensorFlow 徵求意見 (TF-RFC) 流程頁面，以了解有關社區成員如何做出貢獻的資訊。

範例

  • 芝加哥計程車範例

相容版本

下表描述了tfx套件版本如何與其主要依賴項 PyPI 套件相容。這是由我們的測試框架決定的，但其他未經測試的組合也可能有效。

tfx Python apache-beam[gcp]機器學習元數據皮箭頭張量流張量流資料驗證張量流元數據張量流模型分析張量流服務 API張量流變換tfx-bsl
GitHub大師>=3.9，<3.11 2.47.0 1.15.0 10.0.0每晚 (2.x) 1.15.1 1.15.0 0.46.0 2.15.1 1.15.0 1.15.1
1.15.0 >=3.9，<3.11 2.47.0 1.15.0 10.0.0 2.15 1.15.1 1.15.0 0.46.0 2.15.1 1.15.0 1.15.1
1.14.0 >=3.8，<3.11 2.47.0 1.14.0 10.0.0 2.13 1.14.0 1.14.0 0.45.0 2.9.0 1.14.0 1.14.0
1.13.0 >=3.8，<3.10 2.40.0 1.13.1 6.0.0 2.12 1.13.0 1.13.1 0.44.0 2.9.0 1.13.0 1.13.0
1.12.0 >=3.7，<3.10 2.40.0 1.12.0 6.0.0 2.11 1.12.0 1.12.0 0.43.0 2.9.0 1.12.0 1.12.0
1.11.0 >=3.7，<3.10 2.40.0 1.11.0 6.0.0 1.15.5 / 2.10.0 1.11.0 1.11.0 0.42.0 2.9.0 1.11.0 1.11.0
1.10.0 >=3.7，<3.10 2.40.0 1.10.0 6.0.0 1.15.5 / 2.9.0 1.10.0 1.10.0 0.41.0 2.9.0 1.10.0 1.10.0
1.9.0 >=3.7，<3.10 2.38.0 1.9.0 5.0.0 1.15.5 / 2.9.0 1.9.0 1.9.0 0.40.0 2.9.0 1.9.0 1.9.0
1.8.0 >=3.7，<3.10 2.38.0 1.8.0 5.0.0 1.15.5 / 2.8.0 1.8.0 1.8.0 0.39.0 2.8.0 1.8.0 1.8.0
1.7.0 >=3.7，<3.9 2.36.0 1.7.0 5.0.0 1.15.5 / 2.8.0 1.7.0 1.7.0 0.38.0 2.8.0 1.7.0 1.7.0
1.6.2 >=3.7，<3.9 2.35.0 1.6.0 5.0.0 1.15.5 / 2.8.0 1.6.0 1.6.0 0.37.0 2.7.0 1.6.0 1.6.0
1.6.0 >=3.7，<3.9 2.35.0 1.6.0 5.0.0 1.15.5 / 2.7.0 1.6.0 1.6.0 0.37.0 2.7.0 1.6.0 1.6.0
1.5.0 >=3.7，<3.9 2.34.0 1.5.0 5.0.0 1.15.2 / 2.7.0 1.5.0 1.5.0 0.36.0 2.7.0 1.5.0 1.5.0
1.4.0 >=3.7，<3.9 2.33.0 1.4.0 5.0.0 1.15.0 / 2.6.0 1.4.0 1.4.0 0.35.0 2.6.0 1.4.0 1.4.0
1.3.4 >=3.6，<3.9 2.32.0 1.3.0 2.0.0 1.15.0 / 2.6.0 1.3.0 1.2.0 0.34.1 2.6.0 1.3.0 1.3.0
1.3.3 >=3.6，<3.9 2.32.0 1.3.0 2.0.0 1.15.0 / 2.6.0 1.3.0 1.2.0 0.34.1 2.6.0 1.3.0 1.3.0
1.3.2 >=3.6，<3.9 2.32.0 1.3.0 2.0.0 1.15.0 / 2.6.0 1.3.0 1.2.0 0.34.1 2.6.0 1.3.0 1.3.0
1.3.1 >=3.6，<3.9 2.32.0 1.3.0 2.0.0 1.15.0 / 2.6.0 1.3.0 1.2.0 0.34.1 2.6.0 1.3.0 1.3.0
1.3.0 >=3.6，<3.9 2.32.0 1.3.0 2.0.0 1.15.0 / 2.6.0 1.3.0 1.2.0 0.34.1 2.6.0 1.3.0 1.3.0
1.2.1 >=3.6，<3.9 2.31.0 1.2.0 2.0.0 1.15.0 / 2.5.0 1.2.0 1.2.0 0.33.0 2.5.1 1.2.0 1.2.0
1.2.0 >=3.6，<3.9 2.31.0 1.2.0 2.0.0 1.15.0 / 2.5.0 1.2.0 1.2.0 0.33.0 2.5.1 1.2.0 1.2.0
1.0.0 >=3.6，<3.9 2.29.0 1.0.0 2.0.0 1.15.0 / 2.5.0 1.0.0 1.0.0 0.31.0 2.5.1 1.0.0 1.0.0
0.30.0 >=3.6，<3.9 2.28.0 0.30.0 2.0.0 1.15.0 / 2.4.0 0.30.0 0.30.0 0.30.0 2.4.0 0.30.0 0.30.0
0.29.0 >=3.6，<3.9 2.28.0 0.29.0 2.0.0 1.15.0 / 2.4.0 0.29.0 0.29.0 0.29.0 2.4.0 0.29.0 0.29.0
0.28.0 >=3.6，<3.9 2.28.0 0.28.0 2.0.0 1.15.0 / 2.4.0 0.28.0 0.28.0 0.28.0 2.4.0 0.28.0 0.28.1
0.27.0 >=3.6，<3.9 2.27.0 0.27.0 2.0.0 1.15.0 / 2.4.0 0.27.0 0.27.0 0.27.0 2.4.0 0.27.0 0.27.0
0.26.4 >=3.6，<3.9 2.28.0 0.26.0 0.17.0 1.15.0 / 2.3.0 0.26.1 0.26.0 0.26.0 2.3.0 0.26.0 0.26.0
0.26.3 >=3.6，<3.9 2.25.0 0.26.0 0.17.0 1.15.0 / 2.3.0 0.26.0 0.26.0 0.26.0 2.3.0 0.26.0 0.26.0
0.26.1 >=3.6，<3.9 2.25.0 0.26.0 0.17.0 1.15.0 / 2.3.0 0.26.0 0.26.0 0.26.0 2.3.0 0.26.0 0.26.0
0.26.0 >=3.6，<3.9 2.25.0 0.26.0 0.17.0 1.15.0 / 2.3.0 0.26.0 0.26.0 0.26.0 2.3.0 0.26.0 0.26.0
0.25.0 >=3.6，<3.9 2.25.0 0.24.0 0.17.0 1.15.0 / 2.3.0 0.25.0 0.25.0 0.25.0 2.3.0 0.25.0 0.25.0
0.24.1 >=3.6，<3.9 2.24.0 0.24.0 0.17.0 1.15.0 / 2.3.0 0.24.1 0.24.0 0.24.3 2.3.0 0.24.1 0.24.1
0.24.0 >=3.6，<3.9 2.24.0 0.24.0 0.17.0 1.15.0 / 2.3.0 0.24.1 0.24.0 0.24.3 2.3.0 0.24.1 0.24.1
0.23.1 >=3.5,<4 2.24.0 0.23.0 0.17.0 1.15.0 / 2.3.0 0.23.1 0.23.0 0.23.0 2.3.0 0.23.0 0.23.0
0.23.0 >=3.5,<4 2.23.0 0.23.0 0.17.0 1.15.0 / 2.3.0 0.23.0 0.23.0 0.23.0 2.3.0 0.23.0 0.23.0
0.22.2 >=3.5,<4 2.21.0 0.22.1 0.16.0 1.15.0 / 2.2.0 0.22.2 0.22.2 0.22.2 2.2.0 0.22.0 0.22.1
0.22.1 >=3.5,<4 2.21.0 0.22.1 0.16.0 1.15.0 / 2.2.0 0.22.2 0.22.2 0.22.2 2.2.0 0.22.0 0.22.1
0.22.0 >=3.5,<4 2.21.0 0.22.0 0.16.0 1.15.0 / 2.2.0 0.22.0 0.22.0 0.22.1 2.2.0 0.22.0 0.22.0
0.21.5 >=2.7,<3 或 >=3.5,<4 2.17.0 0.21.2 0.15.0 1.15.0 / 2.1.0 0.21.5 0.21.1 0.21.5 2.1.0 0.21.2 0.21.4
0.21.4 >=2.7,<3 或 >=3.5,<4 2.17.0 0.21.2 0.15.0 1.15.0 / 2.1.0 0.21.5 0.21.1 0.21.5 2.1.0 0.21.2 0.21.4
0.21.3 >=2.7,<3 或 >=3.5,<4 2.17.0 0.21.2 0.15.0 1.15.0 / 2.1.0 0.21.5 0.21.1 0.21.5 2.1.0 0.21.2 0.21.4
0.21.2 >=2.7,<3 或 >=3.5,<4 2.17.0 0.21.2 0.15.0 1.15.0 / 2.1.0 0.21.5 0.21.1 0.21.5 2.1.0 0.21.2 0.21.4
0.21.1 >=2.7,<3 或 >=3.5,<4 2.17.0 0.21.2 0.15.0 1.15.0 / 2.1.0 0.21.4 0.21.1 0.21.4 2.1.0 0.21.2 0.21.3
0.21.0 >=2.7,<3 或 >=3.5,<4 2.17.0 0.21.0 0.15.0 1.15.0 / 2.1.0 0.21.0 0.21.0 0.21.1 2.1.0 0.21.0 0.21.0
0.15.0 >=2.7,<3 或 >=3.5,<4 2.16.0 0.15.0 0.15.0 1.15.0 0.15.0 0.15.0 0.15.2 1.15.0 0.15.0 0.15.1
0.14.0 >=2.7,<3 或 >=3.5,<4 2.14.0 0.14.0 0.14.0 1.14.0 0.14.1 0.14.0 0.14.0 1.14.0 0.14.0不適用
0.13.0 >=2.7,<3 或 >=3.5,<4 2.12.0 0.13.2不適用1.13.1 0.13.1 0.13.0 0.13.2 1.13.0 0.13.0不適用
0.12.0 >=2.7,<3 2.10.0 0.13.2不適用1.12.0 0.12.0 0.12.1 0.12.1 1.12.0 0.12.0不適用

資源

  • TFX 教程
  • TensorFlow 擴充 (YouTube)
  • MLOps 專業化
  • Google Cloud 上的機器學習管道
  • 使用 TFX 管理生產 ML 管道
  • 如何使用 TFX 建置 ML 管道
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