El componente Pusher en TensorFlow Extended (TFX) es una parte fundamental de la canalización de TFX que maneja la implementación de modelos entrenados en varios entornos de destino. Los objetivos de implementación del componente Pusher en TFX son diversos y flexibles, lo que permite a los usuarios implementar sus modelos en diferentes plataformas según sus requisitos específicos. En esta respuesta, exploraremos algunos de los objetivos de implementación comunes para el componente Pusher y brindaremos una explicación completa de cada uno.
1. Despliegue local:
El componente Pusher admite la implementación local, lo que permite a los usuarios implementar sus modelos entrenados en la máquina local. Esto es útil para fines de prueba y desarrollo, donde el modelo se puede implementar y evaluar sin necesidad de un sistema distribuido o una infraestructura externa. La implementación local se logra simplemente especificando la ruta local donde se almacenan los artefactos del modelo.
Ejemplo:
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. Plataforma de inteligencia artificial en la nube de Google:
El componente Pusher también admite la implementación en Google Cloud AI Platform, un servicio administrado que proporciona un entorno sin servidor para ejecutar modelos de aprendizaje automático. Esto permite a los usuarios implementar fácilmente sus modelos en la nube y aprovechar la escalabilidad y la confiabilidad que ofrece Google Cloud. Para implementar en Google Cloud AI Platform, los usuarios deben proporcionar el ID del proyecto, el nombre del modelo y el nombre de la versión.
Ejemplo:
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. Servicio de TensorFlow:
TensorFlow Serving es un sistema de servicio de código abierto para implementar modelos de aprendizaje automático. El componente Pusher en TFX admite la implementación en TensorFlow Serving, lo que permite a los usuarios implementar sus modelos en una infraestructura de servicio distribuida. Esto permite un servicio de modelo escalable y de alto rendimiento, lo que lo hace adecuado para implementaciones de producción. Para implementar en TensorFlow Serving, los usuarios deben proporcionar la dirección y el puerto del servidor modelo de TensorFlow Serving.
Ejemplo:
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. Otros objetivos de implementación personalizados:
El componente Pusher en TFX está diseñado para ser extensible, lo que permite a los usuarios definir sus propios objetivos de implementación personalizados. Esto brinda a los usuarios la flexibilidad de implementar sus modelos en cualquier entorno o sistema que pueda consumir modelos de TensorFlow. Los usuarios pueden implementar su propia subclase "PushDestination" personalizada y registrarla con el componente Pusher para permitir la implementación en su entorno de destino.
Ejemplo:
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') )
El componente Pusher en TFX admite varios objetivos de implementación, incluida la implementación local, Google Cloud AI Platform, TensorFlow Serving y objetivos de implementación personalizados. Esta flexibilidad permite a los usuarios implementar sus modelos entrenados en diferentes entornos según sus necesidades específicas y la configuración de la infraestructura.
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