Bergabunglah dengan TensorFlow di Google I/O, 11-12 Mei Daftar sekarang

Komponen Pipa TFX Pendorong

Komponen Pusher digunakan untuk mendorong model divalidasi ke sasaran penyebaran selama pelatihan Model atau re-pelatihan. Sebelum penerapan, Pusher bergantung pada satu atau lebih berkah dari komponen validasi lain untuk memutuskan apakah akan mendorong model atau tidak.

  • Evaluator memberkati model jika model terlatih baru adalah "cukup baik" untuk mendorong produksi.
  • (Opsional tapi disarankan) InfraValidator memberkati model jika model secara mekanik servable dalam lingkungan produksi.

Komponen A Pusher mengkonsumsi model terlatih dalam SavedModel format, dan menghasilkan SavedModel yang sama, bersama dengan versioning metadata.

Menggunakan Komponen Pendorong

Komponen pipeline Pusher biasanya sangat mudah diterapkan dan memerlukan sedikit penyesuaian, karena semua pekerjaan dilakukan oleh komponen Pusher TFX. Kode khas terlihat seperti ini:

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)
  )
)

Mendorong model yang dihasilkan dari InfraValidator.

(Dari versi 0.30.0)

InfraValidator juga dapat menghasilkan InfraBlessing artefak yang berisi model dengan pemanasan , dan ambisius bisa mendorong itu hanya seperti Model artefak.

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(...)
)

Keterangan lebih lanjut tersedia di Pusher API referensi .