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El componente de canalización BulkInferrer TFX

El componente BulkInferrer TFX realiza inferencias por lotes en datos no etiquetados. El InferenceResult generado ( tensorflow_serving.apis.prediction_log_pb2.PredictionLog ) contiene las características originales y los resultados de la predicción.

BulkInferrer consume:

  • Un modelo entrenado en formato SavedModel .
  • Tf sin etiquetar. Ejemplos que contienen características.
  • (Opcional) Resultado de la validación del componente Evaluador .

BulkInferrer emite:

Uso del componente BulkInferrer

Se utiliza un componente BulkInferrer TFX para realizar inferencias por lotes en tf sin etiqueta. Por lo general, se implementa después de un componente Evaluator para realizar inferencias con un modelo validado o después de un componente Trainer para realizar inferencias directamente en el modelo exportado.

Actualmente realiza inferencias de modelos en memoria e inferencias remotas. La inferencia remota requiere que el modelo esté alojado en Cloud AI Platform.

El código típico se ve así:

from tfx import components

...

bulk_inferrer = components.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()
)

Más detalles están disponibles en la referencia de API BulkInferrer .