بناء المكونات القائمة على الحاويات
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
توفر المكونات المستندة إلى الحاوية المرونة اللازمة لدمج التعليمات البرمجية المكتوبة بأي لغة في المسار الخاص بك، طالما يمكنك تنفيذ تلك التعليمات البرمجية في حاوية Docker.
إذا كنت جديدًا في استخدام خطوط أنابيب TFX، فتعرف على المزيد حول المفاهيم الأساسية لخطوط أنابيب TFX .
إنشاء مكون قائم على الحاوية
يتم دعم المكونات المستندة إلى الحاوية بواسطة برامج سطر الأوامر الموجودة في الحاوية. إذا كان لديك بالفعل صورة حاوية، فيمكنك استخدام TFX لإنشاء مكون منها باستخدام وظيفة create_container_component
لإعلان المدخلات والمخرجات. معلمات الوظيفة:
- الاسم: اسم المكون.
- المدخلات: قاموس يقوم بتعيين أسماء الإدخال إلى الأنواع. المخرجات: قاموس يقوم بتعيين أسماء المخرجات إلى معلمات الأنواع: قاموس يقوم بتعيين أسماء المعلمات إلى الأنواع.
- الصورة: اسم صورة الحاوية، وعلامة الصورة اختياريًا.
- الأمر: سطر أوامر نقطة دخول الحاوية. لا يتم تنفيذه داخل الصدفة. يمكن لسطر الأوامر استخدام كائنات العناصر النائبة التي يتم استبدالها في وقت الترجمة بالإدخال أو الإخراج أو المعلمة. يمكن استيراد كائنات العنصر النائب من
tfx.dsl.component.experimental.placeholders
. لاحظ أن قوالب Jinja غير مدعومة.
قيمة الإرجاع: فئة مكون ترث من base_component.BaseComponent والتي يمكن إنشاء مثيل لها واستخدامها داخل المسار.
العناصر النائبة
بالنسبة للمكون الذي يحتوي على مدخلات أو مخرجات، يحتاج command
غالبًا إلى وجود عناصر نائبة يتم استبدالها بالبيانات الفعلية في وقت التشغيل. يتم توفير العديد من العناصر النائبة لهذا الغرض:
InputValuePlaceholder
: عنصر نائب لقيمة عنصر الإدخال. في وقت التشغيل، يتم استبدال هذا العنصر النائب بتمثيل السلسلة لقيمة القطعة الأثرية.
InputUriPlaceholder
: عنصر نائب لـ URI الخاص بوسيطة عناصر الإدخال. في وقت التشغيل، يتم استبدال هذا العنصر النائب بمعرف URI الخاص ببيانات الإدخال.
OutputUriPlaceholder
: عنصر نائب لـ URI الخاص بوسيطة عناصر الإخراج. في وقت التشغيل، يتم استبدال هذا العنصر النائب بمعرف URI حيث يجب أن يقوم المكون بتخزين بيانات المنتج الناتج.
تعرف على المزيد حول العناصر النائبة لسطر أوامر مكون TFX .
مثال للمكون القائم على الحاوية
فيما يلي مثال لمكون غير بايثون يقوم بتنزيل البيانات وتحويلها وتحميلها:
import tfx.v1 as tfx
grep_component = tfx.dsl.components.create_container_component(
name='FilterWithGrep',
inputs={
'text': tfx.standard_artifacts.ExternalArtifact,
},
outputs={
'filtered_text': tfx.standard_artifacts.ExternalArtifact,
},
parameters={
'pattern': str,
},
# The component code uses gsutil to upload the data to Google Cloud Storage, so the
# container image needs to have gsutil installed and configured.
image='google/cloud-sdk:278.0.0',
command=[
'sh', '-exc',
'''
pattern="$1"
text_uri="$3"/data # Adding suffix, because currently the URI are "directories". This will be fixed soon.
text_path=$(mktemp)
filtered_text_uri="$5"/data # Adding suffix, because currently the URI are "directories". This will be fixed soon.
filtered_text_path=$(mktemp)
# Getting data into the container
gsutil cp "$text_uri" "$text_path"
# Running the main code
grep "$pattern" "$text_path" >"$filtered_text_path"
# Getting data out of the container
gsutil cp "$filtered_text_path" "$filtered_text_uri"
''',
'--pattern', tfx.dsl.placeholders.InputValuePlaceholder('pattern'),
'--text', tfx.dsl.placeholders.InputUriPlaceholder('text'),
'--filtered-text', tfx.dsl.placeholders.OutputUriPlaceholder('filtered_text'),
],
)
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# Building Container-based components\n\nContainer-based components provide the flexibility to integrate code written in\nany language into your pipeline, so long as you can execute that code in a\nDocker container.\n\nIf you are new to TFX pipelines,\n[learn more about the core concepts of TFX pipelines](/tfx/guide/understanding_tfx_pipelines).\n\nCreating a Container-based Component\n------------------------------------\n\nContainer-based components are backed by containerized command-line programs. If\nyou already have a container image, you can use TFX to create a component from\nit by using the\n[`create_container_component` function](https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/tfx/dsl/component/experimental/container_component.py)\nto declare inputs and outputs. Function parameters:\n\n- **name:** The name of the component.\n- **inputs:** A dictionary that maps input names to types. outputs: A dictionary that maps output names to types parameters: A dictionary that maps parameter names to types.\n- **image:** Container image name, and optionally image tag.\n- **command:** Container entrypoint command line. Not executed within a shell. The command line can use placeholder objects that are replaced at compilation time with the input, output, or parameter. The placeholder objects can be imported from [`tfx.dsl.component.experimental.placeholders`](https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/tfx/dsl/component/experimental/placeholders.py). Note that Jinja templates are not supported.\n\n**Return value:** a Component class inheriting from base_component.BaseComponent\nwhich can be instantiated and used inside the pipeline.\n\n### Placeholders\n\nFor a component that has inputs or outputs, the `command` often needs to have\nplaceholders that are replaced with actual data at runtime. Several placeholders\nare provided for this purpose:\n\n- `InputValuePlaceholder`: A placeholder for the value of the input artifact.\n At runtime, this placeholder is replaced with the string representation of\n the artifact's value.\n\n- `InputUriPlaceholder`: A placeholder for the URI of the input artifact\n argument. At runtime, this placeholder is replaced with the URI of the input\n artifact's data.\n\n- `OutputUriPlaceholder`: A placeholder for the URI of the output artifact\n argument. At runtime, this placeholder is replaced with the URI where the\n component should store the output artifact's data.\n\nLearn more about\n[TFX component command-line placeholders](https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/tfx/dsl/component/experimental/placeholders.py).\n\n### Example Container-based Component\n\nThe following is an example of a non-python component that downloads,\ntransforms, and uploads the data: \n\n import tfx.v1 as tfx\n\n grep_component = tfx.dsl.components.create_container_component(\n name='FilterWithGrep',\n inputs={\n 'text': tfx.standard_artifacts.ExternalArtifact,\n },\n outputs={\n 'filtered_text': tfx.standard_artifacts.ExternalArtifact,\n },\n parameters={\n 'pattern': str,\n },\n # The component code uses gsutil to upload the data to Google Cloud Storage, so the\n # container image needs to have gsutil installed and configured.\n image='google/cloud-sdk:278.0.0',\n command=[\n 'sh', '-exc',\n '''\n pattern=\"$1\"\n text_uri=\"$3\"/data # Adding suffix, because currently the URI are \"directories\". This will be fixed soon.\n text_path=$(mktemp)\n filtered_text_uri=\"$5\"/data # Adding suffix, because currently the URI are \"directories\". This will be fixed soon.\n filtered_text_path=$(mktemp)\n\n # Getting data into the container\n gsutil cp \"$text_uri\" \"$text_path\"\n\n # Running the main code\n grep \"$pattern\" \"$text_path\" \u003e\"$filtered_text_path\"\n\n # Getting data out of the container\n gsutil cp \"$filtered_text_path\" \"$filtered_text_uri\"\n ''',\n '--pattern', tfx.dsl.placeholders.InputValuePlaceholder('pattern'),\n '--text', tfx.dsl.placeholders.InputUriPlaceholder('text'),\n '--filtered-text', tfx.dsl.placeholders.OutputUriPlaceholder('filtered_text'),\n ],\n )"]]