プッシャーコンポーネントはに有効なモデルをプッシュするために使用されているデプロイメント・ターゲットモデル訓練や再訓練中。デプロイの前に、プッシャーは他の検証コンポーネントからの1つ以上の祝福に依存して、モデルをプッシュするかどうかを決定します。
- 評価者は、新たな訓練されたモデルは、生産にプッシュされる「十分に良い」であればモデルを祝福します。
- （オプションで推奨） InfraValidatorは、モデルが本番環境で機械的にサービス提供可能なであればモデルを祝福します。
Aプッシャー成分はで訓練されたモデル消費SavedModelのフォーマット、およびメタデータのバージョンと一緒に、同じSavedModelを生成します。
プッシャーコンポーネントの使用
すべての作業はPusherTFXコンポーネントによって行われるため、Pusherパイプラインコンポーネントは通常、展開が非常に簡単で、カスタマイズはほとんど必要ありません。典型的なコードは次のようになります。
pusher = Pusher(
model=trainer.outputs['model'],
model_blessing=evaluator.outputs['blessing'],
infra_blessing=infra_validator.outputs['blessing'],
push_destination=tfx.proto.PushDestination(
filesystem=tfx.proto.PushDestination.Filesystem(
base_directory=serving_model_dir)
)
)
InfraValidatorから作成されたモデルをプッシュします。
（バージョン0.30.0以降）
InfraValidatorも生成することができますInfraBlessing含むアーティファクトウォームアップでモデルを、そしてプッシャーは同じようにそれをプッシュすることができますModelアーティファクト。
infra_validator = InfraValidator(
...,
# make_warmup=True will produce a model with warmup requests in its
# 'blessing' output.
request_spec=tfx.proto.RequestSpec(..., make_warmup=True)
)
pusher = Pusher(
# Push model from 'infra_blessing' input.
infra_blessing=infra_validator.outputs['blessing'],
push_destination=tfx.proto.PushDestination(...)
)
詳細はで利用可能なプッシャーのAPIリファレンス。