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BulkInferrer TFX パイプラインコンポーネント

BulkInferrer TFX コンポーネントは、ラベルの無いデータで一括推論を実行します。生成される InferenceResult(tensorflow_serving.apis.prediction_log_pb2.PredictionLog) には、元の特徴量と予測結果が含まれます。

BulkInferrer は次の項目を消費します。

  • SavedModel 形式のトレーニング済みモデル
  • 特徴量を含むラベル無しの tf.Examples
  • (オプション)Evaluator コンポーネントの検証結果

BulkInferrer は次の項目を発します。

BulkInferrer コンポーネントを使用する

BulkInferrer TFX コンポーネントは、ラベル無しの tf.Examples に対して一括推論を実行するために使用されます。通常、検証済みのモデルで推論を実行するように Evaluator の後にデプロイされるか、エクスポートされたモデルで直接推論を実行するように Trainer コンポーネントの後にデプロイされます。

現在、インメモリモデル推論とリモート推論を実行します。リモート推論の場合は、モデルが Cloud AI Platform にホストされている必要があります。

次は、典型的なコードです。

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()
)

より詳細な情報は、BulkInferrer API リファレンスをご覧ください。