مكون خط أنابيب Pusher TFX
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
يتم استخدام مكون Pusher لدفع النموذج الذي تم التحقق من صحته إلى هدف النشر أثناء تدريب النموذج أو إعادة التدريب. قبل النشر، يعتمد Pusher على نعمة واحدة أو أكثر من مكونات التحقق الأخرى لتحديد ما إذا كان سيتم دفع النموذج أم لا.
- يبارك المقيِّم النموذج إذا كان النموذج المدرب الجديد "جيدًا بما يكفي" ليتم دفعه إلى الإنتاج.
- (اختياري ولكن موصى به) يبارك InfraValidator النموذج إذا كان النموذج قابلاً للعرض ميكانيكيًا في بيئة الإنتاج.
يستهلك مكون Pusher نموذجًا مدربًا بتنسيق SavedModel ، وينتج نفس SavedModel، بالإضافة إلى بيانات التعريف الخاصة بالإصدار.
باستخدام مكون انتهازي
عادةً ما يكون نشر مكون خط أنابيب Pusher سهلاً للغاية ويتطلب القليل من التخصيص، نظرًا لأن كل العمل يتم بواسطة مكون Pusher TFX. يبدو الرمز النموذجي كما يلي:
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)
)
)
دفع نموذج تم إنتاجه من InfraValidator.
(من الإصدار 0.30.0)
يمكن لـ InfraValidator أيضًا إنتاج قطعة أثرية InfraBlessing
تحتوي على نموذج مع عملية إحماء ، ويمكن لـ Pusher دفعها تمامًا مثل قطعة أثرية 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(...)
)
تتوفر المزيد من التفاصيل في مرجع Pusher API .
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,["# 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)."]]