Componenta Pusher din TensorFlow Extended (TFX) este o parte fundamentală a conductei TFX care se ocupă de implementarea modelelor antrenate în diverse medii țintă. Țintele de implementare pentru componenta Pusher în TFX sunt diverse și flexibile, permițând utilizatorilor să își implementeze modelele pe diferite platforme, în funcție de cerințele lor specifice. În acest răspuns, vom explora câteva dintre obiectivele comune de implementare pentru componenta Pusher și vom oferi o explicație cuprinzătoare pentru fiecare.
1. Implementare locală:
Componenta Pusher acceptă implementarea locală, ceea ce permite utilizatorilor să-și implementeze modelele instruite pe mașina locală. Acest lucru este util în scopuri de testare și dezvoltare, unde modelul poate fi implementat și evaluat fără a fi nevoie de un sistem distribuit sau de o infrastructură externă. Implementarea locală se realizează prin simpla specificare a căii locale în care sunt stocate artefactele modelului.
Exemplu:
python pusher = Pusher( model=trainer.outputs['model'], model_blessing=evaluator.outputs['blessing'], push_destination=pusher_pb2.PushDestination( filesystem=pusher_pb2.PushDestination.Filesystem( base_directory='/path/to/local/deployment' ) ) )
2. Google Cloud AI Platform:
Componenta Pusher acceptă, de asemenea, implementarea în Google Cloud AI Platform, un serviciu gestionat care oferă un mediu fără server pentru rularea modelelor de învățare automată. Acest lucru permite utilizatorilor să își implementeze cu ușurință modelele în cloud și să profite de scalabilitatea și fiabilitatea oferite de Google Cloud. Pentru implementarea în Google Cloud AI Platform, utilizatorii trebuie să furnizeze ID-ul proiectului, numele modelului și numele versiunii.
Exemplu:
python pusher = Pusher( model=trainer.outputs['model'], model_blessing=evaluator.outputs['blessing'], push_destination=pusher_pb2.PushDestination( ai_platform_push=pusher_pb2.PushDestination.AIPlatformPush( project_id='my-project', model_id='my-model', version_id='v1' ) ) )
3. Servire TensorFlow:
TensorFlow Serving este un sistem de servire open-source pentru implementarea modelelor de învățare automată. Componenta Pusher din TFX acceptă implementarea în TensorFlow Serving, permițând utilizatorilor să-și implementeze modelele într-o infrastructură de servire distribuită. Acest lucru permite difuzarea modelelor de înaltă performanță și scalabilă, făcându-l potrivit pentru implementări de producție. Pentru implementarea în TensorFlow Serving, utilizatorii trebuie să furnizeze adresa și portul serverului model TensorFlow Serving.
Exemplu:
python pusher = Pusher( model=trainer.outputs['model'], model_blessing=evaluator.outputs['blessing'], push_destination=pusher_pb2.PushDestination( tensorflow_serving=pusher_pb2.PushDestination.TensorFlowServing( tags=['serve'], server='localhost:8500' ) ) )
4. Alte ținte personalizate de implementare:
Componenta Pusher din TFX este proiectată pentru a fi extensibilă, permițând utilizatorilor să-și definească propriile ținte de implementare personalizate. Acest lucru oferă utilizatorilor flexibilitatea de a-și implementa modelele în orice mediu sau sistem care poate consuma modele TensorFlow. Utilizatorii își pot implementa propria subclasă personalizată „PushDestination” și o pot înregistra cu componenta Pusher pentru a permite implementarea în mediul lor țintă.
Exemplu:
python class MyCustomPushDestination(pusher_pb2.PushDestination): def __init__(self, my_custom_arg): self.my_custom_arg = my_custom_arg pusher = Pusher( model=trainer.outputs['model'], model_blessing=evaluator.outputs['blessing'], push_destination=MyCustomPushDestination(my_custom_arg='custom_value') )
Componenta Pusher din TFX acceptă diverse obiective de implementare, inclusiv implementare locală, Google Cloud AI Platform, TensorFlow Serving și obiective de implementare personalizate. Această flexibilitate permite utilizatorilor să-și implementeze modelele instruite în medii diferite, în funcție de nevoile lor specifice și de configurația infrastructurii.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Procesare distribuită și componente:
- Care este scopul componentei Evaluator din TFX?
- Care sunt cele două tipuri de SavedModels generate de componenta Trainer?
- Cum asigură componenta Transform coerența între mediile de instruire și de servire?
- Care este rolul Apache Beam în cadrul TFX?