רכיב ה-Pusher ב-TensorFlow Extended (TFX) הוא חלק מהותי מצינור ה-TFX המטפל בפריסה של מודלים מאומנים לסביבות יעד שונות. יעדי הפריסה של רכיב ה-Pusher ב-TFX מגוונים וגמישים, ומאפשרים למשתמשים לפרוס את הדגמים שלהם לפלטפורמות שונות בהתאם לדרישות הספציפיות שלהם. בתשובה זו, נחקור כמה מיעדי הפריסה הנפוצים עבור רכיב ה-Pusher ונספק הסבר מקיף על כל אחד מהם.
1. פריסה מקומית:
רכיב ה-Pusher תומך בפריסה מקומית, המאפשרת למשתמשים לפרוס את הדגמים המאומנים שלהם במחשב המקומי. זה שימושי למטרות בדיקה ופיתוח, שבהן ניתן לפרוס ולהעריך את המודל ללא צורך במערכת מבוזרת או תשתית חיצונית. פריסה מקומית מושגת פשוט על ידי ציון הנתיב המקומי שבו מאוחסנים חפצי הדגם.
דוגמא:
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. פלטפורמת בינה מלאכותית של Google Cloud:
רכיב ה-Pusher תומך גם בפריסה ל-Google Cloud AI Platform, שירות מנוהל המספק סביבה ללא שרת להפעלת מודלים של למידת מכונה. זה מאפשר למשתמשים לפרוס בקלות את הדגמים שלהם לענן ולנצל את המדרגיות והאמינות שמציעה Google Cloud. כדי לפרוס ל-Google Cloud AI Platform, המשתמשים צריכים לספק את מזהה הפרויקט, שם הדגם ושם הגרסה.
דוגמא:
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. הגשת TensorFlow:
TensorFlow Serving היא מערכת הגשה בקוד פתוח לפריסת מודלים של למידת מכונה. רכיב ה-Pusher ב-TFX תומך בפריסה ל-TensorFlow Serving, ומאפשר למשתמשים לפרוס את הדגמים שלהם לתשתית שירות מבוזרת. זה מאפשר הגשת מודלים עם ביצועים גבוהים וניתנים להרחבה, מה שהופך אותו למתאים לפריסות ייצור. כדי לפרוס ל- TensorFlow Serving, המשתמשים צריכים לספק את הכתובת והיציאה של דגם השרת של TensorFlow Serving.
דוגמא:
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. יעדי פריסה מותאמים אישית אחרים:
רכיב ה-Pusher ב-TFX תוכנן להיות ניתן להרחבה, ומאפשר למשתמשים להגדיר יעדי פריסה מותאמים אישית משלהם. זה נותן למשתמשים את הגמישות לפרוס את המודלים שלהם לכל סביבה או מערכת שיכולה לצרוך מודלים של TensorFlow. משתמשים יכולים ליישם תת-מחלקה 'PushDestination' מותאמת אישית משלהם ולרשום אותה עם רכיב Pusher כדי לאפשר פריסה לסביבת היעד שלהם.
דוגמא:
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') )
רכיב ה-Pusher ב-TFX תומך ביעדי פריסה שונים, כולל פריסה מקומית, Google Cloud AI Platform, TensorFlow Serving ויעדי פריסה מותאמים אישית. גמישות זו מאפשרת למשתמשים לפרוס את הדגמים המאומנים שלהם בסביבות שונות בהתאם לצרכים הספציפיים ולהגדרת התשתית שלהם.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא עיבוד ומרכיבים מבוזרים:
- מהי המטרה של רכיב ה-Evaluator ב-TFX?
- מהם שני הסוגים של SavedModels שנוצרו על ידי רכיב ה-Trainer?
- כיצד מרכיב ה-Transform מבטיח עקביות בין סביבות ההדרכה וההגשה?
- מה התפקיד של Apache Beam במסגרת TFX?