TensorFlow ఎక్స్టెండెడ్ (TFX)లోని పుషర్ కాంపోనెంట్ అనేది TFX పైప్లైన్లో ఒక ప్రాథమిక భాగం, ఇది వివిధ లక్ష్య పరిసరాలకు శిక్షణ పొందిన మోడల్ల విస్తరణను నిర్వహిస్తుంది. TFXలోని పుషర్ కాంపోనెంట్ కోసం విస్తరణ లక్ష్యాలు విభిన్నమైనవి మరియు అనువైనవి, వినియోగదారులు వారి నిర్దిష్ట అవసరాలను బట్టి వివిధ ప్లాట్ఫారమ్లకు వారి నమూనాలను అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ సమాధానంలో, మేము పుషర్ కాంపోనెంట్ కోసం కొన్ని సాధారణ విస్తరణ లక్ష్యాలను అన్వేషిస్తాము మరియు ప్రతిదాని గురించి సమగ్ర వివరణను అందిస్తాము.
1. స్థానిక విస్తరణ:
పుషర్ కాంపోనెంట్ స్థానిక విస్తరణకు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది వినియోగదారులు తమ శిక్షణ పొందిన మోడల్లను స్థానిక మెషీన్లో అమర్చడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది టెస్టింగ్ మరియు డెవలప్మెంట్ ప్రయోజనాల కోసం ఉపయోగపడుతుంది, పంపిణీ చేయబడిన సిస్టమ్ లేదా బాహ్య అవస్థాపన అవసరం లేకుండా మోడల్ని అమలు చేయవచ్చు మరియు మూల్యాంకనం చేయవచ్చు. మోడల్ కళాఖండాలు నిల్వ చేయబడిన స్థానిక మార్గాన్ని పేర్కొనడం ద్వారా స్థానిక విస్తరణ సాధించబడుతుంది.
ఉదాహరణ:
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. Google క్లౌడ్ AI ప్లాట్ఫారమ్:
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి సర్వర్లెస్ వాతావరణాన్ని అందించే మేనేజ్డ్ సర్వీస్ అయిన Google Cloud AI ప్లాట్ఫారమ్కి విస్తరణకు కూడా పుషర్ కాంపోనెంట్ మద్దతు ఇస్తుంది. ఇది వినియోగదారులు తమ మోడల్లను క్లౌడ్కు సులభంగా అమర్చడానికి మరియు Google క్లౌడ్ అందించే స్కేలబిలిటీ మరియు విశ్వసనీయతను ఉపయోగించుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. Google Cloud AI ప్లాట్ఫారమ్కి అమలు చేయడానికి, వినియోగదారులు ప్రాజెక్ట్ ID, మోడల్ పేరు మరియు సంస్కరణ పేరును అందించాలి.
ఉదాహరణ:
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 సర్వింగ్:
టెన్సర్ఫ్లో సర్వింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి ఓపెన్ సోర్స్ సర్వింగ్ సిస్టమ్. TFXలోని పుషర్ కాంపోనెంట్ TensorFlow సర్వింగ్కు డిప్లాయ్మెంట్కు మద్దతు ఇస్తుంది, వినియోగదారులు తమ మోడల్లను పంపిణీ చేయబడిన సర్వింగ్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్కు అమర్చడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది అధిక-పనితీరు మరియు స్కేలబుల్ మోడల్ సర్వింగ్ను ప్రారంభిస్తుంది, ఇది ఉత్పత్తి విస్తరణలకు అనుకూలంగా ఉంటుంది. TensorFlow సర్వింగ్కు అమలు చేయడానికి, వినియోగదారులు TensorFlow సర్వింగ్ మోడల్ సర్వర్ చిరునామా మరియు పోర్ట్ను అందించాలి.
ఉదాహరణ:
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. ఇతర అనుకూల విస్తరణ లక్ష్యాలు:
TFXలోని పుషర్ భాగం విస్తరించదగినదిగా రూపొందించబడింది, వినియోగదారులు వారి స్వంత అనుకూల విస్తరణ లక్ష్యాలను నిర్వచించుకునేందుకు వీలు కల్పిస్తుంది. TensorFlow మోడల్లను వినియోగించగల ఏదైనా పర్యావరణం లేదా సిస్టమ్కు వారి మోడల్లను అమలు చేయడానికి ఇది వినియోగదారులకు సౌలభ్యాన్ని ఇస్తుంది. వినియోగదారులు వారి స్వంత కస్టమ్ `పుష్డెస్టినేషన్` సబ్క్లాస్ని అమలు చేయవచ్చు మరియు వారి లక్ష్య వాతావరణానికి విస్తరణను ప్రారంభించడానికి పుషర్ కాంపోనెంట్తో నమోదు చేసుకోవచ్చు.
ఉదాహరణ:
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') )
TFXలోని Pusher భాగం స్థానిక విస్తరణ, Google Cloud AI ప్లాట్ఫారమ్, TensorFlow సర్వింగ్ మరియు అనుకూల విస్తరణ లక్ష్యాలతో సహా వివిధ విస్తరణ లక్ష్యాలకు మద్దతు ఇస్తుంది. ఈ సౌలభ్యత వినియోగదారులు వారి నిర్దిష్ట అవసరాలు మరియు అవస్థాపన సెటప్పై ఆధారపడి వారి శిక్షణ పొందిన మోడల్లను వివిధ వాతావరణాలలో అమర్చడానికి అనుమతిస్తుంది.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు పంపిణీ ప్రాసెసింగ్ మరియు భాగాలు:
- TFXలో ఎవాల్యుయేటర్ భాగం యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
- ట్రైనర్ కాంపోనెంట్ ద్వారా రూపొందించబడిన రెండు రకాల సేవ్డ్ మోడల్స్ ఏమిటి?
- ట్రాన్స్ఫార్మ్ కాంపోనెంట్ శిక్షణ మరియు సేవల మధ్య స్థిరత్వాన్ని ఎలా నిర్ధారిస్తుంది?
- TFX ఫ్రేమ్వర్క్లో అపాచీ బీమ్ పాత్ర ఏమిటి?