مولفه Pusher در TensorFlow Extended (TFX) یک بخش اساسی از خط لوله TFX است که استقرار مدل های آموزش دیده را در محیط های هدف مختلف انجام می دهد. اهداف استقرار مولفه Pusher در TFX متنوع و منعطف است و به کاربران این امکان را میدهد تا بسته به نیازهای خاص خود، مدلهای خود را در پلتفرمهای مختلف مستقر کنند. در این پاسخ، برخی از اهداف استقرار رایج برای مؤلفه Pusher را بررسی خواهیم کرد و توضیح جامعی در مورد هر یک ارائه خواهیم داد.
1. استقرار محلی:
مؤلفه Pusher از استقرار محلی پشتیبانی می کند، که به کاربران اجازه می دهد مدل های آموزش دیده خود را بر روی ماشین محلی مستقر کنند. این برای اهداف آزمایش و توسعه مفید است، جایی که مدل را می توان بدون نیاز به یک سیستم توزیع شده یا زیرساخت خارجی استقرار و ارزیابی کرد. استقرار محلی به سادگی با مشخص کردن مسیر محلی که در آن مصنوعات مدل ذخیره می شوند، به دست می آید.
مثال:
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. پلتفرم Google Cloud AI:
مؤلفه Pusher همچنین از استقرار در Google Cloud AI Platform پشتیبانی می کند، یک سرویس مدیریت شده که یک محیط بدون سرور برای اجرای مدل های یادگیری ماشینی فراهم می کند. این به کاربران اجازه می دهد تا به راحتی مدل های خود را در فضای ابری مستقر کنند و از مقیاس پذیری و قابلیت اطمینان ارائه شده توسط Google Cloud استفاده کنند. برای استقرار در پلتفرم Google Cloud AI، کاربران باید شناسه پروژه، نام مدل و نام نسخه را ارائه کنند.
مثال:
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. سرویس TensorFlow:
TensorFlow Serving یک سیستم سرویس دهی منبع باز برای استقرار مدل های یادگیری ماشین است. مؤلفه Pusher در TFX از استقرار در سرویس TensorFlow پشتیبانی می کند و به کاربران امکان می دهد مدل های خود را در زیرساخت سرویس توزیع شده مستقر کنند. این امکان ارائه مدل با کارایی بالا و مقیاس پذیر را فراهم می کند و آن را برای استقرار تولید مناسب می کند. برای استقرار در سرویس TensorFlow، کاربران باید آدرس و پورت سرور مدل TensorFlow Serving را ارائه دهند.
مثال:
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. سایر اهداف استقرار سفارشی:
مولفه Pusher در TFX به گونه ای طراحی شده است که قابل توسعه باشد و به کاربران اجازه می دهد تا اهداف استقرار سفارشی خود را تعریف کنند. این به کاربران انعطافپذیری میدهد تا مدلهای خود را در هر محیط یا سیستمی که میتواند مدلهای TensorFlow را مصرف کند، مستقر کنند. کاربران میتوانند زیرکلاس «PushDestination» سفارشی خود را پیادهسازی کنند و آن را با مؤلفه Pusher ثبت کنند تا امکان استقرار در محیط هدفشان فراهم شود.
مثال:
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') )
مؤلفه Pusher در TFX از اهداف استقرار مختلف، از جمله استقرار محلی، پلتفرم Google Cloud AI، سرویس TensorFlow و اهداف استقرار سفارشی پشتیبانی می کند. این انعطافپذیری به کاربران اجازه میدهد تا مدلهای آموزشدیده خود را بسته به نیازهای خاص و راهاندازی زیرساخت خود در محیطهای مختلف مستقر کنند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد پردازش و اجزای توزیع شده:
- هدف مولفه Evaluator در TFX چیست؟
- دو نوع SavedModels تولید شده توسط کامپوننت Trainer چیست؟
- چگونه مولفه Transform سازگاری بین محیط های آموزشی و خدمت رسانی را تضمین می کند؟
- نقش پرتو آپاچی در چارچوب TFX چیست؟