مؤلفه خط لوله Pusher TFX
با مجموعهها، منظم بمانید
ذخیره و طبقهبندی محتوا براساس اولویتهای شما.
مولفه Pusher برای هل دادن یک مدل معتبر به هدف استقرار در طول آموزش مدل یا آموزش مجدد استفاده می شود. قبل از استقرار، Pusher به یک یا چند موهبت از سایر مؤلفههای اعتبارسنجی متکی است تا تصمیم بگیرد که آیا مدل را فشار دهد یا نه.
- ارزیاب مدل را برکت می دهد اگر مدل آموزش دیده جدید "به اندازه کافی خوب" باشد که به سمت تولید سوق داده شود.
- (اختیاری اما توصیه می شود) اگر مدل به صورت مکانیکی در یک محیط تولید قابل استفاده باشد، InfraValidator مدل را برکت می دهد.
یک مؤلفه Pusher یک مدل آموزشدیده را در قالب SavedModel مصرف میکند و همان SavedModel را به همراه نسخهسازی ابرداده تولید میکند.
استفاده از کامپوننت Pusher
یک جزء Pusher Pipeline معمولاً بسیار آسان است و نیاز به سفارشی سازی کمی دارد، زیرا تمام کار توسط مؤلفه Pusher TFX انجام می شود. کد معمولی به شکل زیر است:
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)
)
)
هل دادن یک مدل تولید شده از InfraValidator.
(از نسخه 0.30.0)
InfraValidator همچنین می تواند مصنوع InfraBlessing
حاوی یک مدل را با گرم کردن تولید کند، و Pusher می تواند آن را درست مانند یک مصنوع Model
ایجاد کند.
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(...)
)
جزئیات بیشتر در مرجع Pusher API موجود است.
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشیهای سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبتشده Oracle و/یا شرکتهای وابسته به آن است.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-25 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[null,null,["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-25 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[],[],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)."]]