De Pusher-component in TensorFlow Extended (TFX) is een fundamenteel onderdeel van de TFX-pijplijn die de implementatie van getrainde modellen in verschillende doelomgevingen afhandelt. De implementatiedoelen voor de Pusher-component in TFX zijn divers en flexibel, waardoor gebruikers hun modellen op verschillende platforms kunnen implementeren, afhankelijk van hun specifieke vereisten. In dit antwoord zullen we enkele van de algemene implementatiedoelen voor de Pusher-component onderzoeken en een uitgebreide uitleg van elk geven.
1. Lokale implementatie:
De Pusher-component ondersteunt lokale implementatie, waardoor gebruikers hun getrainde modellen op de lokale computer kunnen implementeren. Dit is handig voor test- en ontwikkelingsdoeleinden, waarbij het model kan worden geïmplementeerd en geëvalueerd zonder dat er een gedistribueerd systeem of externe infrastructuur nodig is. Lokale implementatie wordt bereikt door simpelweg het lokale pad op te geven waar de modelartefacten worden opgeslagen.
Voorbeeld:
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:
De Pusher-component ondersteunt ook implementatie op Google Cloud AI Platform, een beheerde service die een serverloze omgeving biedt voor het uitvoeren van machine learning-modellen. Hierdoor kunnen gebruikers hun modellen eenvoudig in de cloud implementeren en profiteren van de schaalbaarheid en betrouwbaarheid die Google Cloud biedt. Om te implementeren op Google Cloud AI Platform, moeten gebruikers de project-ID, modelnaam en versienaam opgeven.
Voorbeeld:
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-bediening:
TensorFlow Serving is een open-source serversysteem voor het implementeren van machine learning-modellen. De Pusher-component in TFX ondersteunt implementatie naar TensorFlow Serving, waardoor gebruikers hun modellen kunnen implementeren in een gedistribueerde serverinfrastructuur. Dit maakt krachtige en schaalbare modelserving mogelijk, waardoor het geschikt is voor productie-implementaties. Om te implementeren op TensorFlow Serving, moeten gebruikers het adres en de poort van de TensorFlow Serving-modelserver opgeven.
Voorbeeld:
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. Andere aangepaste implementatiedoelen:
De Pusher-component in TFX is ontworpen om uitbreidbaar te zijn, zodat gebruikers hun eigen aangepaste implementatiedoelen kunnen definiëren. Dit geeft gebruikers de flexibiliteit om hun modellen te implementeren in elke omgeving of elk systeem dat TensorFlow-modellen kan gebruiken. Gebruikers kunnen hun eigen aangepaste `PushDestination`-subklasse implementeren en deze registreren bij de Pusher-component om implementatie in hun doelomgeving mogelijk te maken.
Voorbeeld:
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') )
De Pusher-component in TFX ondersteunt verschillende implementatiedoelen, waaronder lokale implementatie, Google Cloud AI Platform, TensorFlow Serving en aangepaste implementatiedoelen. Dankzij deze flexibiliteit kunnen gebruikers hun getrainde modellen implementeren in verschillende omgevingen, afhankelijk van hun specifieke behoeften en infrastructuurconfiguratie.
Andere recente vragen en antwoorden over Gedistribueerde verwerking en componenten:
- Wat is het doel van de Evaluator-component in TFX?
- Wat zijn de twee typen SavedModels die worden gegenereerd door de Trainer-component?
- Hoe zorgt de Transform-component voor consistentie tussen trainings- en bedieningsomgevingen?
- Wat is de rol van Apache Beam in het TFX-framework?