Pusher-komponenten i TensorFlow Extended (TFX) er en grunnleggende del av TFX-pipelinen som håndterer distribusjon av trente modeller til ulike målmiljøer. Implementeringsmålene for Pusher-komponenten i TFX er mangfoldige og fleksible, slik at brukere kan distribuere modellene sine til forskjellige plattformer avhengig av deres spesifikke krav. I dette svaret vil vi utforske noen av de vanlige distribusjonsmålene for Pusher-komponenten og gi en omfattende forklaring av hver.
1. Lokal distribusjon:
Pusher-komponenten støtter lokal distribusjon, som lar brukere distribuere sine trente modeller på den lokale maskinen. Dette er nyttig for test- og utviklingsformål, hvor modellen kan distribueres og evalueres uten behov for et distribuert system eller ekstern infrastruktur. Lokal distribusjon oppnås ved ganske enkelt å spesifisere den lokale banen der modellartefaktene er lagret.
Eksempel:
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-plattform:
Pusher-komponenten støtter også distribusjon til Google Cloud AI Platform, en administrert tjeneste som gir et serverløst miljø for å kjøre maskinlæringsmodeller. Dette lar brukere enkelt distribuere modellene sine til skyen og dra nytte av skalerbarheten og påliteligheten som tilbys av Google Cloud. For å distribuere til Google Cloud AI Platform må brukerne oppgi prosjekt-ID, modellnavn og versjonsnavn.
Eksempel:
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. TensorFlow-servering:
TensorFlow Serving er et åpen kildekode-serveringssystem for distribusjon av maskinlæringsmodeller. Pusher-komponenten i TFX støtter distribusjon til TensorFlow Serving, slik at brukere kan distribuere modellene sine til en distribuert serveringsinfrastruktur. Dette muliggjør høy ytelse og skalerbar modellservering, noe som gjør den egnet for produksjonsdistribusjoner. For å distribuere til TensorFlow Serving, må brukere oppgi TensorFlow Serving-modellserverens adresse og port.
Eksempel:
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. Andre tilpassede distribusjonsmål:
Pusher-komponenten i TFX er designet for å kunne utvides, slik at brukere kan definere sine egne tilpassede distribusjonsmål. Dette gir brukerne fleksibiliteten til å distribuere modellene sine til ethvert miljø eller system som kan konsumere TensorFlow-modeller. Brukere kan implementere sin egen tilpassede "PushDestination"-underklasse og registrere den med Pusher-komponenten for å muliggjøre distribusjon til målmiljøet.
Eksempel:
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') )
Pusher-komponenten i TFX støtter ulike distribusjonsmål, inkludert lokal distribusjon, Google Cloud AI Platform, TensorFlow Serving og tilpassede distribusjonsmål. Denne fleksibiliteten lar brukere distribuere sine trente modeller til forskjellige miljøer avhengig av deres spesifikke behov og infrastrukturoppsett.
Andre nyere spørsmål og svar vedr Distribuert prosessering og komponenter:
- Hva er formålet med Evaluator-komponenten i TFX?
- Hva er de to typene SavedModels generert av Trainer-komponenten?
- Hvordan sikrer Transform-komponenten konsistens mellom trenings- og serveringsmiljøer?
- Hva er rollen til Apache Beam i TFX-rammeverket?