Il componente Pusher in TensorFlow Extended (TFX) è una parte fondamentale della pipeline TFX che gestisce la distribuzione di modelli addestrati in vari ambienti di destinazione. Gli obiettivi di distribuzione per il componente Pusher in TFX sono diversi e flessibili, consentendo agli utenti di distribuire i propri modelli su piattaforme diverse a seconda dei requisiti specifici. In questa risposta, esploreremo alcuni degli obiettivi di distribuzione comuni per il componente Pusher e forniremo una spiegazione completa di ciascuno.
1. Distribuzione locale:
Il componente Pusher supporta la distribuzione locale, che consente agli utenti di distribuire i propri modelli addestrati sulla macchina locale. Ciò è utile per scopi di test e sviluppo, in cui il modello può essere distribuito e valutato senza la necessità di un sistema distribuito o di un'infrastruttura esterna. La distribuzione locale si ottiene specificando semplicemente il percorso locale in cui sono archiviati gli artefatti del modello.
Esempio:
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. Piattaforma AI di Google Cloud:
Il componente Pusher supporta anche l'implementazione su Google Cloud AI Platform, un servizio gestito che fornisce un ambiente serverless per l'esecuzione di modelli di machine learning. Ciò consente agli utenti di distribuire facilmente i propri modelli nel cloud e sfruttare la scalabilità e l'affidabilità offerte da Google Cloud. Per eseguire il deployment su Google Cloud AI Platform, gli utenti devono fornire l'ID progetto, il nome del modello e il nome della versione.
Esempio:
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. Servizio TensorFlow:
TensorFlow Serving è un sistema di servizio open source per la distribuzione di modelli di machine learning. Il componente Pusher in TFX supporta la distribuzione su TensorFlow Serving, consentendo agli utenti di distribuire i propri modelli su un'infrastruttura di servizio distribuita. Ciò consente la pubblicazione di modelli ad alte prestazioni e scalabili, rendendola adatta per le distribuzioni di produzione. Per distribuire a TensorFlow Serving, gli utenti devono fornire l'indirizzo e la porta del server modello TensorFlow Serving.
Esempio:
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. Altri target di distribuzione personalizzati:
Il componente Pusher in TFX è progettato per essere estensibile, consentendo agli utenti di definire i propri obiettivi di distribuzione personalizzati. Ciò offre agli utenti la flessibilità di distribuire i propri modelli in qualsiasi ambiente o sistema in grado di utilizzare i modelli TensorFlow. Gli utenti possono implementare la propria sottoclasse `PushDestination` personalizzata e registrarla con il componente Pusher per abilitare la distribuzione nel proprio ambiente di destinazione.
Esempio:
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') )
Il componente Pusher in TFX supporta vari obiettivi di implementazione, tra cui l'implementazione locale, Google Cloud AI Platform, TensorFlow Serving e obiettivi di implementazione personalizzati. Questa flessibilità consente agli utenti di distribuire i propri modelli addestrati in ambienti diversi a seconda delle esigenze specifiche e della configurazione dell'infrastruttura.
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