Komponen Pusher dalam TensorFlow Extended (TFX) ialah bahagian asas saluran paip TFX yang mengendalikan penggunaan model terlatih ke pelbagai persekitaran sasaran. Sasaran penggunaan untuk komponen Pusher dalam TFX adalah pelbagai dan fleksibel, membolehkan pengguna menggunakan model mereka ke platform berbeza bergantung pada keperluan khusus mereka. Dalam jawapan ini, kami akan meneroka beberapa sasaran penggunaan biasa untuk komponen Pusher dan memberikan penjelasan yang komprehensif bagi setiap satu.
1. Penggunaan Tempatan:
Komponen Pusher menyokong penggunaan tempatan, yang membolehkan pengguna menggunakan model terlatih mereka pada mesin tempatan. Ini berguna untuk tujuan ujian dan pembangunan, di mana model boleh digunakan dan dinilai tanpa memerlukan sistem teragih atau infrastruktur luaran. Arahan setempat dicapai dengan hanya menentukan laluan setempat tempat artifak model disimpan.
Contoh:
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. Platform AI Awan Google:
Komponen Pusher juga menyokong penggunaan ke Google Cloud AI Platform, perkhidmatan terurus yang menyediakan persekitaran tanpa pelayan untuk menjalankan model pembelajaran mesin. Ini membolehkan pengguna menggunakan model mereka dengan mudah ke awan dan memanfaatkan skala dan kebolehpercayaan yang ditawarkan oleh Google Cloud. Untuk menggunakan Google Cloud AI Platform, pengguna perlu memberikan ID projek, nama model dan nama versi.
Contoh:
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. Servis TensorFlow:
TensorFlow Serving ialah sistem penyajian sumber terbuka untuk menggunakan model pembelajaran mesin. Komponen Pusher dalam TFX menyokong penggunaan kepada TensorFlow Serving, membenarkan pengguna untuk menggunakan model mereka ke infrastruktur penyajian teragih. Ini membolehkan penyajian model berprestasi tinggi dan berskala, menjadikannya sesuai untuk penggunaan pengeluaran. Untuk menggunakan perkhidmatan TensorFlow Serving, pengguna perlu menyediakan alamat dan port pelayan model TensorFlow Serving.
Contoh:
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. Sasaran Penggunaan Tersuai Lain:
Komponen Pusher dalam TFX direka bentuk untuk diperluaskan, membolehkan pengguna menentukan sasaran penggunaan tersuai mereka sendiri. Ini memberi pengguna kelonggaran untuk menggunakan model mereka ke mana-mana persekitaran atau sistem yang boleh menggunakan model TensorFlow. Pengguna boleh melaksanakan subkelas `PushDestination` tersuai mereka sendiri dan mendaftarkannya dengan komponen Pusher untuk mendayakan penggunaan ke persekitaran sasaran mereka.
Contoh:
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') )
Komponen Pusher dalam TFX menyokong pelbagai sasaran penggunaan, termasuk penempatan tempatan, Google Cloud AI Platform, TensorFlow Serving dan sasaran penggunaan tersuai. Fleksibiliti ini membolehkan pengguna menggunakan model terlatih mereka ke persekitaran yang berbeza bergantung pada keperluan khusus dan persediaan infrastruktur mereka.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pemprosesan dan komponen yang diedarkan:
- Apakah tujuan komponen Penilai dalam TFX?
- Apakah dua jenis SavedModel yang dijana oleh komponen Pelatih?
- Bagaimanakah komponen Transform memastikan konsistensi antara latihan dan persekitaran perkhidmatan?
- Apakah peranan Apache Beam dalam rangka kerja TFX?