TensorFlow Extended (TFX) es una plataforma de extremo a extremo para implementar flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML) en producción. TFX proporciona una serie de componentes y bibliotecas que facilitan la creación, despliegue y mantenimiento de modelos de ML de manera escalable y eficiente.

• Comprender qué es TFX y su propósito.
• Familiarizarse con los componentes principales de TFX.
• Aprender a configurar un entorno básico de TFX.

TFX es una plataforma de producción de ML que incluye herramientas y bibliotecas para cada etapa del ciclo de vida del ML, desde la preparación de datos hasta el despliegue y monitoreo de modelos. TFX está diseñado para ayudar a los desarrolladores a crear y gestionar flujos de trabajo de ML de manera eficiente y escalable.

TFX consta de varios componentes clave, cada uno de los cuales desempeña un papel específico en el flujo de trabajo de ML:

1. ExampleGen: Componente encargado de la ingesta de datos. Puede leer datos de diversas fuentes y formatos.
2. StatisticsGen: Genera estadísticas descriptivas de los datos de entrada.
3. SchemaGen: Infere un esquema de los datos basado en las estadísticas generadas.
4. ExampleValidator: Detecta anomalías y errores en los datos de entrada.
5. Transform: Realiza transformaciones de datos y preprocesamiento.
6. Trainer: Entrena el modelo de ML.
7. Tuner: Ajusta los hiperparámetros del modelo.
8. Evaluator: Evalúa el rendimiento del modelo.
9. InfraValidator: Valida la infraestructura de despliegue.
10. Pusher: Despliega el modelo entrenado a producción.

La arquitectura de TFX está diseñada para ser modular y extensible, permitiendo a los desarrolladores personalizar y extender los componentes según sus necesidades específicas.

Para comenzar a trabajar con TFX, es necesario configurar un entorno adecuado. A continuación, se presentan los pasos básicos para configurar un entorno de TFX.

• Python 3.6 o superior.
• TensorFlow 2.x.
• Apache Beam (opcional, para procesamiento de datos a gran escala).

Puedes instalar TFX utilizando pip:

A continuación, se muestra un ejemplo de cómo crear un pipeline básico de TFX:

1. Importaciones: Importamos las bibliotecas necesarias, incluyendo InteractiveContext para ejecutar el pipeline de manera interactiva y CsvExampleGen para la ingesta de datos en formato CSV.
2. Contexto Interactivo: Configuramos un contexto interactivo que nos permite ejecutar y visualizar los componentes del pipeline.
3. Directorio de Datos: Especificamos el directorio donde se encuentran los datos de entrada.
4. Configuración de ExampleGen: Configuramos el componente CsvExampleGen para leer los datos del directorio especificado.
5. Ejecución del Componente: Ejecutamos el componente ExampleGen dentro del contexto interactivo.

En esta introducción a TFX, hemos cubierto los conceptos básicos de la plataforma, incluyendo sus componentes principales y cómo configurar un entorno básico. TFX es una herramienta poderosa para llevar modelos de ML a producción de manera eficiente y escalable. En los próximos temas, profundizaremos en cada uno de los componentes y aprenderemos a utilizarlos en detalle.

En el siguiente tema, exploraremos cómo validar datos utilizando el componente ExampleValidator de TFX.