רכיב BulkInferrer TFX Pipeline
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
רכיב BulkInferrer TFX מבצע הסקת אצווה על נתונים ללא תווית. InferenceResult( tensorflow_serving.apis.prediction_log_pb2.PredictionLog ) שנוצר מכיל את התכונות המקוריות ואת תוצאות החיזוי.
BulkInferrer צורך:
- דגם מאומן בפורמט SavedModel .
- tf לא מסומן. דוגמאות המכילות תכונות.
- (אופציונלי) תוצאת אימות מרכיב Evaluator .
BulkInferrer פולט:
שימוש ברכיב BulkInferrer
רכיב BulkInferrer TFX משמש לביצוע הסקת אצווה על tf.Examples ללא תווית. הוא נפרס בדרך כלל אחרי רכיב Evaluator כדי לבצע הסקה עם מודל מאומת, או אחרי רכיב Trainer כדי לבצע הסקה ישירות על המודל המיוצא.
כרגע הוא מבצע הסקת מודל בזיכרון והסקת מסקנות מרחוק. הסקה מרחוק מחייבת את המודל להתארח בפלטפורמת AI בענן.
קוד טיפוסי נראה כך:
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()
)
פרטים נוספים זמינים בהפניה של BulkInferrer API .
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-25 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-25 (שעון UTC)."],[],[],null,["# The BulkInferrer TFX Pipeline Component\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe BulkInferrer TFX component performs batch inference on unlabeled data. The\ngenerated\nInferenceResult([tensorflow_serving.apis.prediction_log_pb2.PredictionLog](https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/apis/prediction_log.proto))\ncontains the original features and the prediction results.\n\nBulkInferrer consumes:\n\n- A trained model in [SavedModel](https://www.tensorflow.org/guide/saved_model.md) format.\n- Unlabelled tf.Examples that contain features.\n- (Optional) Validation result from [Evaluator](https://www.tensorflow.org/tfx/guide/evaluator.md) component.\n\nBulkInferrer emits:\n\n- [InferenceResult](https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/tfx/types/standard_artifacts.py)\n\nUsing the BulkInferrer Component\n--------------------------------\n\nA BulkInferrer TFX component is used to perform batch inference on unlabeled\ntf.Examples. It is typically deployed after an\n[Evaluator](https://www.tensorflow.org/tfx/guide/evaluator.md) component to\nperform inference with a validated model, or after a\n[Trainer](https://www.tensorflow.org/tfx/guide/trainer.md) component to directly\nperform inference on exported model.\n\nIt currently performs in-memory model inference and remote inference.\nRemote inference requires the model to be hosted on Cloud AI Platform.\n\nTypical code looks like this: \n\n bulk_inferrer = BulkInferrer(\n examples=examples_gen.outputs['examples'],\n model=trainer.outputs['model'],\n model_blessing=evaluator.outputs['blessing'],\n data_spec=bulk_inferrer_pb2.DataSpec(),\n model_spec=bulk_inferrer_pb2.ModelSpec()\n )\n\nMore details are available in the\n[BulkInferrer API reference](https://www.tensorflow.org/tfx/api_docs/python/tfx/v1/components/BulkInferrer)."]]
