TensorFlow Extended (TFX) の Pusher コンポーネントは、トレーニングされたモデルのさまざまなターゲット環境へのデプロイメントを処理する TFX パイプラインの基本的な部分です。 TFX の Pusher コンポーネントの展開ターゲットは多様かつ柔軟であるため、ユーザーは特定の要件に応じてモデルをさまざまなプラットフォームに展開できます。 この回答では、Pusher コンポーネントの一般的な展開ターゲットのいくつかを調査し、それぞれについて包括的な説明を提供します。
1. ローカル展開:
Pusher コンポーネントはローカル デプロイメントをサポートしているため、ユーザーはトレーニング済みモデルをローカル マシンにデプロイできます。 これは、分散システムや外部インフラストラクチャを必要とせずにモデルを展開して評価できるテストや開発の目的に役立ちます。 ローカル デプロイメントは、モデル アーティファクトが保存されているローカル パスを指定するだけで実現されます。
例:
python pusher = Pusher( model=trainer.outputs['model'], model_blessing=evaluator.outputs['blessing'], push_destination=pusher_pb2.PushDestination( filesystem=pusher_pb2.PushDestination.Filesystem( base_directory='/path/to/local/deployment' ) ) )
2. GoogleクラウドAIプラットフォーム:
Pusher コンポーネントは、機械学習モデルを実行するためのサーバーレス環境を提供するマネージド サービスである Google Cloud AI Platform へのデプロイもサポートしています。 これにより、ユーザーはモデルをクラウドに簡単にデプロイし、Google Cloud が提供するスケーラビリティと信頼性を活用できるようになります。 Google Cloud AI Platform にデプロイするには、ユーザーはプロジェクト ID、モデル名、バージョン名を指定する必要があります。
例:
python pusher = Pusher( model=trainer.outputs['model'], model_blessing=evaluator.outputs['blessing'], push_destination=pusher_pb2.PushDestination( ai_platform_push=pusher_pb2.PushDestination.AIPlatformPush( project_id='my-project', model_id='my-model', version_id='v1' ) ) )
3. TensorFlow の提供:
TensorFlow Serving は、機械学習モデルをデプロイするためのオープンソース サービング システムです。 TFX の Pusher コンポーネントは TensorFlow Serving へのデプロイメントをサポートしており、ユーザーがモデルを分散サービス インフラストラクチャにデプロイできるようにします。 これにより、高性能でスケーラブルなモデルの提供が可能になり、運用環境の展開に適したものになります。 TensorFlow Serving にデプロイするには、ユーザーは TensorFlow Serving モデル サーバーのアドレスとポートを提供する必要があります。
例:
python pusher = Pusher( model=trainer.outputs['model'], model_blessing=evaluator.outputs['blessing'], push_destination=pusher_pb2.PushDestination( tensorflow_serving=pusher_pb2.PushDestination.TensorFlowServing( tags=['serve'], server='localhost:8500' ) ) )
4. その他のカスタム展開ターゲット:
TFX のプッシャー コンポーネントは拡張可能に設計されており、ユーザーが独自のカスタム展開ターゲットを定義できるようになります。 これにより、ユーザーは、TensorFlow モデルを使用できる任意の環境またはシステムにモデルをデプロイできる柔軟性が得られます。 ユーザーは独自のカスタム `PushDestination` サブクラスを実装し、それを Pusher コンポーネントに登録して、ターゲット環境へのデプロイメントを可能にすることができます。
例:
python class MyCustomPushDestination(pusher_pb2.PushDestination): def __init__(self, my_custom_arg): self.my_custom_arg = my_custom_arg pusher = Pusher( model=trainer.outputs['model'], model_blessing=evaluator.outputs['blessing'], push_destination=MyCustomPushDestination(my_custom_arg='custom_value') )
TFX の Pusher コンポーネントは、ローカル デプロイメント、Google Cloud AI Platform、TensorFlow Serving、カスタム デプロイメント ターゲットなど、さまざまなデプロイメント ターゲットをサポートします。 この柔軟性により、ユーザーは、特定のニーズやインフラストラクチャ設定に応じて、トレーニングされたモデルをさまざまな環境にデプロイできます。
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