TensorFlow Extended (TFX) 中的 Pusher 組件是 TFX 管道的基本部分,用於處理將經過訓練的模型部署到各種目標環境。 TFX中Pusher組件的部署目標多樣且靈活,允許用戶根據自己的具體需求將模型部署到不同的平台。 在本回答中,我們將探討 Pusher 組件的一些常見部署目標,並對每個目標進行全面的解釋。
1.本地部署:
Pusher組件支持本地部署,允許用戶將訓練好的模型部署在本地機器上。 這對於測試和開發目的非常有用,可以在不需要分佈式系統或外部基礎設施的情況下部署和評估模型。 只需指定存儲模型工件的本地路徑即可實現本地部署。
示例:
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.谷歌云人工智能平台:
Pusher 組件還支持部署到 Google Cloud AI Platform,這是一項託管服務,為運行機器學習模型提供無服務器環境。 這使得用戶可以輕鬆地將模型部署到雲端,並利用 Google Cloud 提供的可擴展性和可靠性。 要部署到 Google Cloud AI Platform,用戶需要提供項目 ID、模型名稱和版本名稱。
示例:
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.TensorFlow服務:
TensorFlow Serving 是一個用於部署機器學習模型的開源服務系統。 TFX 中的 Pusher 組件支持部署到 TensorFlow Serving,允許用戶將其模型部署到分佈式服務基礎設施。 這實現了高性能和可擴展的模型服務,使其適合生產部署。 要部署到 TensorFlow Serving,用戶需要提供 TensorFlow Serving 模型服務器的地址和端口。
示例:
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.其他自定義部署目標:
TFX 中的 Pusher 組件被設計為可擴展的,允許用戶定義自己的自定義部署目標。 這使用戶可以靈活地將模型部署到可以使用 TensorFlow 模型的任何環境或系統。 用戶可以實現自己的自定義“PushDestination”子類,並將其註冊到 Pusher 組件,以實現部署到目標環境。
示例:
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') )
TFX 中的 Pusher 組件支持各種部署目標,包括本地部署、Google Cloud AI Platform、TensorFlow Serving 和自定義部署目標。 這種靈活性允許用戶根據其特定需求和基礎設施設置將經過訓練的模型部署到不同的環境中。
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