पुशर घटक एक करने के लिए एक मान्य मॉडल पुश करने के लिए प्रयोग किया जाता है तैनाती लक्ष्य मॉडल प्रशिक्षण या पुन: प्रशिक्षण के दौरान। तैनाती से पहले, पुशर अन्य सत्यापन घटकों से एक या अधिक आशीर्वाद पर निर्भर करता है ताकि यह तय किया जा सके कि मॉडल को आगे बढ़ाया जाए या नहीं।
- मूल्यांकनकर्ता मॉडल को आशीर्वाद देता है, तो नए प्रशिक्षित मॉडल "अच्छा पर्याप्त" करने के लिए उत्पादन पर लाई जानी है।
- (वैकल्पिक लेकिन अनुशंसित) InfraValidator मॉडल को आशीर्वाद देता है कि क्या मॉडल उत्पादन परिवेश में यंत्रवत् servable है।
एक पुशर घटक में एक प्रशिक्षित मॉडल की खपत SavedModel प्रारूप, और, एक ही SavedModel का उत्पादन मेटाडाटा वर्ज़निंग के साथ।
पुशर घटक का उपयोग करना
एक पुशर पाइपलाइन घटक आमतौर पर तैनात करना बहुत आसान होता है और इसके लिए थोड़ा अनुकूलन की आवश्यकता होती है, क्योंकि सभी काम पुशर टीएफएक्स घटक द्वारा किया जाता है। विशिष्ट कोड इस तरह दिखता है:
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)
)
)
इन्फ्रावैलिडेटर से निर्मित एक मॉडल को पुश करना।
(संस्करण 0.30.0 से)
InfraValidator भी उत्पादन कर सकते हैं InfraBlessing
एक युक्त विरूपण साक्ष्य वार्मअप के साथ मॉडल , और पुशर यह सिर्फ एक तरह धक्का कर सकते हैं Model
विरूपण साक्ष्य।
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(...)
)
अधिक जानकारी में उपलब्ध हैं पुशर API संदर्भ ।