Присоединяйтесь к TensorFlow на Google I/O, 11-12 мая Зарегистрируйтесь сейчас

Компонент конвейера Pusher TFX

Компонент Толкателя используется для толкания проверенной модели к развертыванию цели во время обучения модели или переобучения. Перед развертыванием Pusher полагается на одно или несколько благословений от других компонентов проверки, чтобы решить, следует ли продвигать модель или нет.

  • Оценщик благословляет модель , если новая обучен модель «достаточно хорошо» , чтобы быть прижаты к производству.
  • (Необязательно , но рекомендуется) InfraValidator благословляет модель если модель механически servable в производственной среде.

Толкатель компонент потребляет обученную модель в SavedModel формате, и производит тот же SavedModel, наряду с версиями метаданных.

Использование компонента Pusher

Компонент конвейера Pusher обычно очень прост в развертывании и требует небольшой настройки, поскольку вся работа выполняется компонентом Pusher TFX. Типичный код выглядит так:

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)
  )
)

Продвижение модели, созданной InfraValidator.

(Начиная с версии 0.30.0)

InfraValidator может также производить InfraBlessing артефакт , содержащий модель с разминкой , и толкатель может толкать его так же , как Model артефакта.

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(...)
)

Более подробная информация доступна в справочнике API толкателя .