ส่วนประกอบ Pusher ใน TensorFlow Extended (TFX) เป็นส่วนพื้นฐานของไปป์ไลน์ TFX ที่จัดการการปรับใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมไปยังสภาพแวดล้อมเป้าหมายต่างๆ เป้าหมายการปรับใช้สำหรับส่วนประกอบ Pusher ใน TFX มีความหลากหลายและยืดหยุ่น ทำให้ผู้ใช้สามารถปรับใช้โมเดลของตนกับแพลตฟอร์มต่างๆ โดยขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของตน ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจเป้าหมายการปรับใช้ทั่วไปบางส่วนสำหรับคอมโพเนนต์ Pusher และให้คำอธิบายที่ครอบคลุมสำหรับแต่ละรายการ
1. การปรับใช้ในพื้นที่:
คอมโพเนนต์ Pusher รองรับการปรับใช้ภายในเครื่อง ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมของตนบนเครื่องภายในเครื่องได้ สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์ในการทดสอบและพัฒนา ซึ่งโมเดลสามารถนำไปใช้และประเมินได้โดยไม่ต้องใช้ระบบกระจายหรือโครงสร้างพื้นฐานภายนอก การปรับใช้แบบโลคัลทำได้โดยการระบุพาธโลคัลที่จัดเก็บอาร์ติแฟกต์โมเดล
ตัวอย่าง:
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. แพลตฟอร์ม Google Cloud AI:
คอมโพเนนต์ Pusher ยังรองรับการปรับใช้กับ Google Cloud AI Platform ซึ่งเป็นบริการที่มีการจัดการซึ่งจัดเตรียมสภาพแวดล้อมแบบไร้เซิร์ฟเวอร์สำหรับการเรียกใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับใช้โมเดลของตนกับระบบคลาวด์ได้อย่างง่ายดาย และใช้ประโยชน์จากความสามารถในการปรับขนาดและความน่าเชื่อถือที่มีให้โดย Google Cloud ในการปรับใช้กับ Google Cloud AI Platform ผู้ใช้ต้องระบุรหัสโปรเจ็กต์ ชื่อรุ่น และชื่อเวอร์ชัน
ตัวอย่าง:
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. การให้บริการ TensorFlow:
TensorFlow Serving เป็นระบบการเสิร์ฟแบบโอเพ่นซอร์สสำหรับการปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ส่วนประกอบ Pusher ใน TFX รองรับการปรับใช้กับ TensorFlow Serving ทำให้ผู้ใช้สามารถปรับใช้โมเดลของตนกับโครงสร้างพื้นฐานการให้บริการแบบกระจาย ซึ่งช่วยให้สามารถให้บริการโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงและปรับขนาดได้ ทำให้เหมาะสำหรับการปรับใช้จริง ในการปรับใช้กับ TensorFlow Serving ผู้ใช้ต้องระบุที่อยู่และพอร์ตของเซิร์ฟเวอร์โมเดล TensorFlow Serving
ตัวอย่าง:
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. เป้าหมายการปรับใช้แบบกำหนดเองอื่นๆ:
ส่วนประกอบ Pusher ใน TFX ได้รับการออกแบบให้ขยายได้ ทำให้ผู้ใช้สามารถกำหนดเป้าหมายการปรับใช้ที่กำหนดเองได้ สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้มีความยืดหยุ่นในการปรับใช้โมเดลของตนกับสภาพแวดล้อมหรือระบบใดๆ ที่สามารถใช้โมเดล TensorFlow ได้ ผู้ใช้สามารถใช้คลาสย่อย 'PushDestination' ที่กำหนดเองและลงทะเบียนกับคอมโพเนนต์ Pusher เพื่อเปิดใช้งานการปรับใช้กับสภาพแวดล้อมเป้าหมาย
ตัวอย่าง:
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') )
คอมโพเนนต์ Pusher ใน TFX รองรับเป้าหมายการปรับใช้ต่างๆ รวมถึงการปรับใช้ในเครื่อง, Google Cloud AI Platform, TensorFlow Serving และเป้าหมายการปรับใช้แบบกำหนดเอง ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมกับสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน โดยขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะและการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐาน
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ การประมวลผลและส่วนประกอบแบบกระจาย:
- จุดประสงค์ขององค์ประกอบ Evaluator ใน TFX คืออะไร?
- SavedModels สองประเภทที่สร้างโดยคอมโพเนนต์ Trainer คืออะไร
- คอมโพเนนต์ Transform รับรองความสอดคล้องระหว่างสภาพแวดล้อมการฝึกอบรมและการให้บริการได้อย่างไร
- Apache Beam มีบทบาทอย่างไรในเฟรมเวิร์ก TFX