O componente de pipeline BulkInferrer TFX

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O componente BulkInferrer TFX executa inferência de lote em dados não rotulados. O InferenceResult gerado ( tensorflow_serving.apis.prediction_log_pb2.PredictionLog ) contém as características iniciais e os resultados de predição.

BulkInferrer consome:

  • Um modelo treinado em SavedModel formato.
  • Não rotulado tf.Exemplos que contêm recursos.
  • (Opcional) Validação resultar de avaliador componente.

BulkInferrer emite:

Usando o componente BulkInferrer

Um componente BulkInferrer TFX é usado para realizar inferência em lote em tf.Examples não rotulados. Ele geralmente é implantado após um avaliador componente para realizar inferência com um modelo validado, ou depois de um instrutor componente para executar diretamente inferência no modelo exportado.

Atualmente, ele executa inferência de modelo na memória e inferência remota. A inferência remota requer que o modelo seja hospedado no Cloud AI Platform.

O código típico é assim:

bulk_inferrer = BulkInferrer(
    examples=examples_gen.outputs['examples'],
    model=trainer.outputs['model'],
    model_blessing=evaluator.outputs['blessing'],
    data_spec=bulk_inferrer_pb2.DataSpec(),
    model_spec=bulk_inferrer_pb2.ModelSpec()
)

Mais detalhes estão disponíveis no referência BulkInferrer API .