TensorFlow Extended (TFX) 中的 Pusher 组件是 TFX 管道的基本部分,用于处理将经过训练的模型部署到各种目标环境。 TFX中Pusher组件的部署目标多样且灵活,允许用户根据自己的具体需求将模型部署到不同的平台。 在本回答中,我们将探讨 Pusher 组件的一些常见部署目标,并对每个目标进行全面的解释。
1.本地部署:
Pusher组件支持本地部署,允许用户将训练好的模型部署在本地机器上。 这对于测试和开发目的非常有用,可以在不需要分布式系统或外部基础设施的情况下部署和评估模型。 只需指定存储模型工件的本地路径即可实现本地部署。
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 组件还支持部署到 Google Cloud AI Platform,这是一项托管服务,为运行机器学习模型提供无服务器环境。 这使得用户可以轻松地将模型部署到云端,并利用 Google Cloud 提供的可扩展性和可靠性。 要部署到 Google Cloud AI Platform,用户需要提供项目 ID、模型名称和版本名称。
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服务:
TensorFlow Serving 是一个用于部署机器学习模型的开源服务系统。 TFX 中的 Pusher 组件支持部署到 TensorFlow Serving,允许用户将其模型部署到分布式服务基础设施。 这实现了高性能和可扩展的模型服务,使其适合生产部署。 要部署到 TensorFlow Serving,用户需要提供 TensorFlow Serving 模型服务器的地址和端口。
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.其他自定义部署目标:
TFX 中的 Pusher 组件被设计为可扩展的,允许用户定义自己的自定义部署目标。 这使用户可以灵活地将模型部署到可以使用 TensorFlow 模型的任何环境或系统。 用户可以实现自己的自定义“PushDestination”子类,并将其注册到 Pusher 组件,以实现部署到目标环境。
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 组件支持各种部署目标,包括本地部署、Google Cloud AI Platform、TensorFlow Serving 和自定义部署目标。 这种灵活性允许用户根据其特定需求和基础设施设置将经过训练的模型部署到不同的环境中。
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