O componente Pusher no TensorFlow Extended (TFX) é uma parte fundamental do pipeline TFX que lida com a implantação de modelos treinados em vários ambientes de destino. Os destinos de implantação do componente Pusher no TFX são diversos e flexíveis, permitindo que os usuários implantem seus modelos em diferentes plataformas, dependendo de seus requisitos específicos. Nesta resposta, exploraremos alguns dos destinos de implantação comuns para o componente Pusher e forneceremos uma explicação abrangente de cada um.
1. Implantação local:
O componente Pusher oferece suporte à implantação local, o que permite aos usuários implantar seus modelos treinados na máquina local. Isso é útil para fins de teste e desenvolvimento, onde o modelo pode ser implantado e avaliado sem a necessidade de um sistema distribuído ou infraestrutura externa. A implementação local é obtida simplesmente especificando o caminho local onde os artefatos do modelo são armazenados.
Exemplo:
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 IA do Google Cloud:
O componente Pusher também oferece suporte à implantação no Google Cloud AI Platform, um serviço gerenciado que fornece um ambiente sem servidor para executar modelos de aprendizado de máquina. Isso permite que os usuários implantem facilmente seus modelos na nuvem e aproveitem a escalabilidade e a confiabilidade oferecidas pelo Google Cloud. Para implantar no Google Cloud AI Platform, os usuários precisam fornecer o ID do projeto, o nome do modelo e o nome da versão.
Exemplo:
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. Serviço do TensorFlow:
O TensorFlow Serving é um sistema de serviço de código aberto para implantar modelos de aprendizado de máquina. O componente Pusher no TFX oferece suporte à implantação no TensorFlow Serving, permitindo que os usuários implantem seus modelos em uma infraestrutura de serviço distribuída. Isso permite o serviço de modelo escalonável e de alto desempenho, tornando-o adequado para implantações de produção. Para implantar no TensorFlow Serving, os usuários precisam fornecer o endereço e a porta do servidor modelo do TensorFlow Serving.
Exemplo:
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. Outros destinos de implantação personalizados:
O componente Pusher no TFX foi projetado para ser extensível, permitindo que os usuários definam seus próprios destinos de implantação personalizados. Isso dá aos usuários a flexibilidade de implantar seus modelos em qualquer ambiente ou sistema que possa consumir modelos do TensorFlow. Os usuários podem implementar sua própria subclasse `PushDestination` personalizada e registrá-la com o componente Pusher para permitir a implantação em seu ambiente de destino.
Exemplo:
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') )
O componente Pusher no TFX oferece suporte a vários destinos de implantação, incluindo implantação local, Google Cloud AI Platform, TensorFlow Serving e destinos de implantação personalizados. Essa flexibilidade permite que os usuários implantem seus modelos treinados em diferentes ambientes, dependendo de suas necessidades específicas e configuração de infraestrutura.
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