רכיב ה-Pusher TFX Pipeline
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
רכיב ה-Pusher משמש לדחיפת מודל מאומת ליעד פריסה במהלך אימון מודל או אימון מחדש. לפני הפריסה, Pusher מסתמך על ברכה אחת או יותר ממרכיבי אימות אחרים כדי להחליט אם לדחוף את המודל או לא.
- המעריך מברך את המודל אם הדגם החדש המיומן "טוב מספיק" כדי להידחק לייצור.
- (אופציונלי אך מומלץ) InfraValidator מברך על הדגם אם הדגם ניתן להגשה מכנית בסביבת ייצור.
רכיב Pusher צורך מודל מאומן בפורמט SavedModel , ומייצר את אותו SavedModel, יחד עם מטא נתונים של גרסאות.
שימוש ברכיב ה-Pusher
רכיב צינור של Pusher הוא בדרך כלל קל מאוד לפריסה ודורש מעט התאמה אישית, מכיוון שכל העבודה נעשית על ידי רכיב Pusher TFX. קוד טיפוסי נראה כך:
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)
)
)
דחיפת דגם שהופק מ-InfraValidator.
(מגרסה 0.30.0)
InfraValidator יכול גם לייצר חפץ InfraBlessing
המכיל דגם עם חימום , ו-Pusher יכול לדחוף אותו בדיוק כמו חפץ Model
.
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(...)
)
פרטים נוספים זמינים בהפניה של Pusher 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 Pusher TFX Pipeline Component\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe Pusher component is used to push a validated model to a\n[deployment target](/tfx/guide#deployment_targets) during model training or\nre-training. Before the deployment, Pusher relies on one or more blessings from\nother validation components to decide whether to push the model or not.\n\n- [Evaluator](/tfx/guide/evaluator) blesses the model if the new trained model is \"good enough\" to be pushed to production.\n- (Optional but recommended) [InfraValidator](/tfx/guide/infra_validator) blesses the model if the model is mechanically servable in a production environment.\n\nA Pusher component consumes a trained model in [SavedModel](/guide/saved_model)\nformat, and produces the same SavedModel, along with versioning metadata.\n\nUsing the Pusher Component\n--------------------------\n\nA Pusher pipeline component is typically very easy to deploy and requires little\ncustomization, since all of the work is done by the Pusher TFX component.\nTypical code looks like this: \n\n pusher = Pusher(\n model=trainer.outputs['model'],\n model_blessing=evaluator.outputs['blessing'],\n infra_blessing=infra_validator.outputs['blessing'],\n push_destination=tfx.proto.PushDestination(\n filesystem=tfx.proto.PushDestination.Filesystem(\n base_directory=serving_model_dir)\n )\n )\n\n### Pushing a model produced from InfraValidator.\n\n(From version 0.30.0)\n\nInfraValidator can also produce `InfraBlessing` artifact containing a\n[model with warmup](/tfx/guide/infra_validator#producing_a_savedmodel_with_warmup), and\nPusher can push it just like a `Model` artifact. \n\n infra_validator = InfraValidator(\n ...,\n # make_warmup=True will produce a model with warmup requests in its\n # 'blessing' output.\n request_spec=tfx.proto.RequestSpec(..., make_warmup=True)\n )\n\n pusher = Pusher(\n # Push model from 'infra_blessing' input.\n infra_blessing=infra_validator.outputs['blessing'],\n push_destination=tfx.proto.PushDestination(...)\n )\n\nMore details are available in the\n[Pusher API reference](https://www.tensorflow.org/tfx/api_docs/python/tfx/v1/components/Pusher)."]]