कंटेनर-आधारित घटकों का निर्माण
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अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
कंटेनर-आधारित घटक किसी भी भाषा में लिखे गए कोड को आपकी पाइपलाइन में एकीकृत करने की सुविधा प्रदान करते हैं, जब तक आप उस कोड को डॉकर कंटेनर में निष्पादित कर सकते हैं।
यदि आप टीएफएक्स पाइपलाइनों में नए हैं, तो टीएफएक्स पाइपलाइनों की मुख्य अवधारणाओं के बारे में और जानें ।
एक कंटेनर-आधारित घटक बनाना
कंटेनर-आधारित घटक कंटेनरीकृत कमांड-लाइन प्रोग्राम द्वारा समर्थित होते हैं। यदि आपके पास पहले से ही एक कंटेनर छवि है, तो आप इनपुट और आउटपुट घोषित करने के लिए create_container_component फ़ंक्शन का उपयोग करके उसमें से एक घटक बनाने के लिए TFX का उपयोग कर सकते हैं। फ़ंक्शन पैरामीटर:
- नाम: घटक का नाम.
- इनपुट्स: एक शब्दकोश जो इनपुट नामों को प्रकारों से मैप करता है। आउटपुट: एक शब्दकोश जो आउटपुट नामों को प्रकार के मापदंडों से मैप करता है: एक शब्दकोश जो पैरामीटर नामों को प्रकारों से मैप करता है।
- छवि: कंटेनर छवि नाम, और वैकल्पिक रूप से छवि टैग।
- कमांड: कंटेनर एंट्रीपॉइंट कमांड लाइन। किसी शेल के भीतर निष्पादित नहीं किया गया. कमांड लाइन प्लेसहोल्डर ऑब्जेक्ट्स का उपयोग कर सकती है जिन्हें संकलन समय पर इनपुट, आउटपुट या पैरामीटर के साथ बदल दिया जाता है। प्लेसहोल्डर ऑब्जेक्ट को
tfx.dsl.component.experimental.placeholders से आयात किया जा सकता है। ध्यान दें कि जिंजा टेम्प्लेट समर्थित नहीं हैं।
रिटर्न वैल्यू: बेस_कंपोनेंट.बेसकंपोनेंट से विरासत में मिला एक कंपोनेंट क्लास जिसे इंस्टेंटिएट किया जा सकता है और पाइपलाइन के अंदर इस्तेमाल किया जा सकता है।
प्लेसहोल्डर
ऐसे घटक के लिए जिसमें इनपुट या आउटपुट हैं, command अक्सर प्लेसहोल्डर की आवश्यकता होती है जिन्हें रनटाइम पर वास्तविक डेटा से बदल दिया जाता है। इस उद्देश्य के लिए कई प्लेसहोल्डर प्रदान किए गए हैं:
InputValuePlaceholder : इनपुट आर्टिफैक्ट के मूल्य के लिए एक प्लेसहोल्डर। रनटाइम पर, इस प्लेसहोल्डर को आर्टिफैक्ट के मूल्य के स्ट्रिंग प्रतिनिधित्व के साथ बदल दिया जाता है।
InputUriPlaceholder : इनपुट आर्टिफैक्ट तर्क के यूआरआई के लिए एक प्लेसहोल्डर। रनटाइम पर, इस प्लेसहोल्डर को इनपुट आर्टिफैक्ट के डेटा के यूआरआई से बदल दिया जाता है।
OutputUriPlaceholder : आउटपुट आर्टिफैक्ट तर्क के यूआरआई के लिए एक प्लेसहोल्डर। रनटाइम पर, इस प्लेसहोल्डर को यूआरआई से बदल दिया जाता है जहां घटक को आउटपुट आर्टिफैक्ट का डेटा संग्रहीत करना चाहिए।
TFX घटक कमांड-लाइन प्लेसहोल्डर्स के बारे में और जानें।
उदाहरण कंटेनर-आधारित घटक
निम्नलिखित एक गैर-पायथन घटक का उदाहरण है जो डेटा को डाउनलोड, रूपांतरित और अपलोड करता है:
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'),
],
)
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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 )"]]
