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Le composant BulkInferrer TFX Pipeline

Le composant BulkInferrer TFX effectue une inférence par lots sur des données non étiquetées. Le InferenceResult généré ( tensorflow_serving.apis.prediction_log_pb2.PredictionLog ) contient les caractéristiques d'origine et les résultats de la prédiction.

BulkInferrer consomme:

  • Un modèle entraîné au format SavedModel .
  • Exemples de tf non étiquetés contenant des fonctionnalités.
  • (Facultatif) Résultat de la validation du composant Evaluator .

BulkInferrer émet:

Utilisation du composant BulkInferrer

Un composant BulkInferrer TFX est utilisé pour effectuer une inférence par lots sur des exemples de tf non étiquetés. Il est généralement déployé après un composant Evaluator pour effectuer une inférence avec un modèle validé, ou après un composant Trainer pour effectuer directement une inférence sur le modèle exporté.

Il effectue actuellement une inférence de modèle en mémoire et une inférence à distance. L'inférence à distance nécessite que le modèle soit hébergé sur Cloud AI Platform.

Le code typique ressemble à ceci:

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()
)

Plus de détails sont disponibles dans la référence de l'API BulkInferrer .