Thành phần Pusher trong TensorFlow Extended (TFX) là một phần cơ bản của quy trình TFX xử lý việc triển khai các mô hình được đào tạo cho các môi trường mục tiêu khác nhau. Các mục tiêu triển khai cho thành phần Pusher trong TFX rất đa dạng và linh hoạt, cho phép người dùng triển khai các mô hình của họ trên các nền tảng khác nhau tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của họ. Trong câu trả lời này, chúng tôi sẽ khám phá một số mục tiêu triển khai phổ biến cho thành phần Pusher và cung cấp giải thích toàn diện về từng mục tiêu.
1. Triển khai cục bộ:
Thành phần Pusher hỗ trợ triển khai cục bộ, cho phép người dùng triển khai các mô hình được đào tạo của họ trên máy cục bộ. Điều này hữu ích cho mục đích thử nghiệm và phát triển, trong đó mô hình có thể được triển khai và đánh giá mà không cần hệ thống phân tán hoặc cơ sở hạ tầng bên ngoài. Triển khai cục bộ đạt được bằng cách chỉ định đường dẫn cục bộ nơi lưu trữ các tạo phẩm mô hình.
Ví dụ:
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. Nền tảng Google Cloud AI:
Thành phần Pusher cũng hỗ trợ triển khai tới Google Cloud AI Platform, một dịch vụ được quản lý cung cấp môi trường không có máy chủ để chạy các mô hình máy học. Điều này cho phép người dùng dễ dàng triển khai các mô hình của họ lên đám mây và tận dụng khả năng mở rộng cũng như độ tin cậy do Google Cloud cung cấp. Để triển khai lên Google Cloud AI Platform, người dùng cần cung cấp ID dự án, tên kiểu máy và tên phiên bản.
Ví dụ:
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. Phục vụ TensorFlow:
Dịch vụ TensorFlow là một hệ thống phục vụ mã nguồn mở để triển khai các mô hình máy học. Thành phần Pusher trong TFX hỗ trợ triển khai tới Dịch vụ TensorFlow, cho phép người dùng triển khai các mô hình của họ tới cơ sở hạ tầng phục vụ phân tán. Điều này cho phép phân phối mô hình hiệu suất cao và có thể mở rộng, làm cho nó phù hợp cho việc triển khai sản xuất. Để triển khai Dịch vụ TensorFlow, người dùng cần cung cấp địa chỉ và cổng của máy chủ mô hình Dịch vụ TensorFlow.
Ví dụ:
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. Các mục tiêu triển khai tùy chỉnh khác:
Thành phần Pusher trong TFX được thiết kế để có thể mở rộng, cho phép người dùng xác định các mục tiêu triển khai tùy chỉnh của riêng họ. Điều này cho phép người dùng linh hoạt triển khai các mô hình của họ tới bất kỳ môi trường hoặc hệ thống nào có thể sử dụng các mô hình TensorFlow. Người dùng có thể triển khai lớp con `PushDestination` tùy chỉnh của riêng họ và đăng ký nó với thành phần Pusher để cho phép triển khai vào môi trường đích của họ.
Ví dụ:
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') )
Thành phần Pusher trong TFX hỗ trợ các mục tiêu triển khai khác nhau, bao gồm triển khai cục bộ, Nền tảng Google Cloud AI, Dịch vụ TensorFlow và các mục tiêu triển khai tùy chỉnh. Tính linh hoạt này cho phép người dùng triển khai các mô hình được đào tạo của họ sang các môi trường khác nhau tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể và thiết lập cơ sở hạ tầng của họ.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Xử lý phân tán và các thành phần:
- Mục đích của thành phần Trình đánh giá trong TFX là gì?
- Hai loại SavingModels được tạo bởi thành phần Trainer là gì?
- Thành phần Chuyển đổi đảm bảo tính nhất quán giữa môi trường đào tạo và phục vụ như thế nào?
- Vai trò của Apache Beam trong khung TFX là gì?
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: TensorFlow mở rộng (TFX) (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Xử lý phân tán và các thành phần (đi đến chủ đề liên quan)
- ôn thi