Pusher komponenta u TensorFlow Extended (TFX) je fundamentalni dio TFX cjevovoda koji upravlja implementacijom obučenih modela u različitim ciljnim okruženjima. Ciljevi implementacije Pusher komponente u TFX-u su raznoliki i fleksibilni, omogućavajući korisnicima da implementiraju svoje modele na različite platforme ovisno o njihovim specifičnim zahtjevima. U ovom odgovoru ćemo istražiti neke od uobičajenih ciljeva implementacije za Pusher komponentu i pružiti sveobuhvatno objašnjenje svakog od njih.
1. Lokalna implementacija:
Pusher komponenta podržava lokalnu implementaciju, što omogućava korisnicima da implementiraju svoje obučene modele na lokalnom računalu. Ovo je korisno u svrhe testiranja i razvoja, gdje se model može primijeniti i procijeniti bez potrebe za distribuiranim sistemom ili eksternom infrastrukturom. Lokalna implementacija se postiže jednostavnim specificiranjem lokalne staze na kojoj se pohranjuju artefakti modela.
Primjer:
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 platforma:
Pusher komponenta također podržava implementaciju na Google Cloud AI Platformu, upravljanu uslugu koja pruža okruženje bez servera za pokretanje modela mašinskog učenja. Ovo omogućava korisnicima da lako implementiraju svoje modele u oblak i iskoriste prednosti skalabilnosti i pouzdanosti koje nudi Google Cloud. Za implementaciju na Google Cloud AI Platformu, korisnici moraju dati ID projekta, naziv modela i naziv verzije.
Primjer:
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. Posluživanje TensorFlow:
TensorFlow Serving je sistem za serviranje otvorenog koda za primenu modela mašinskog učenja. Pusher komponenta u TFX-u podržava implementaciju na TensorFlow Serving, omogućavajući korisnicima da implementiraju svoje modele na distribuiranu infrastrukturu za posluživanje. Ovo omogućava visoko performanse i skalabilno posluživanje modela, što ga čini pogodnim za primenu u proizvodnji. Da bi se implementirali na TensorFlow Serving, korisnici moraju dati adresu i port servera modela TensorFlow Serving.
Primjer:
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. Ostali ciljevi prilagođene implementacije:
Pusher komponenta u TFX-u je dizajnirana da bude proširiva, omogućavajući korisnicima da definiraju svoje vlastite prilagođene ciljeve implementacije. Ovo korisnicima daje fleksibilnost da implementiraju svoje modele u bilo koje okruženje ili sistem koji može koristiti TensorFlow modele. Korisnici mogu implementirati vlastitu prilagođenu podklasu `PushDestination` i registrirati je u Pusher komponenti kako bi omogućili implementaciju u svoje ciljno okruženje.
Primjer:
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') )
Pusher komponenta u TFX-u podržava različite ciljeve implementacije, uključujući lokalnu implementaciju, Google Cloud AI platformu, TensorFlow Serving i prilagođene ciljeve implementacije. Ova fleksibilnost omogućava korisnicima da implementiraju svoje obučene modele u različitim okruženjima u zavisnosti od njihovih specifičnih potreba i infrastrukturnog podešavanja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Distribuirana obrada i komponente:
- Koja je svrha komponente Evaluator u TFX-u?
- Koje su dvije vrste SavedModela koje generiše komponenta Trainer?
- Kako komponenta Transform osigurava konzistentnost između okruženja za obuku i služenje?
- Koja je uloga Apache Beam-a u TFX okviru?