TensorFlow Extended (TFX) मा पुशर कम्पोनेन्ट TFX पाइपलाइनको एक आधारभूत भाग हो जसले विभिन्न लक्षित वातावरणहरूमा प्रशिक्षित मोडेलहरूको तैनातीलाई ह्यान्डल गर्छ। TFX मा पुशर कम्पोनेन्टका लागि डिप्लोइमेन्ट लक्ष्यहरू विविध र लचिलो छन्, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको विशिष्ट आवश्यकताहरूको आधारमा विभिन्न प्लेटफर्महरूमा मोडेलहरू प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ। यस जवाफमा, हामी पुशर कम्पोनेन्टका लागि केही सामान्य तैनाती लक्ष्यहरू अन्वेषण गर्नेछौं र प्रत्येकको विस्तृत व्याख्या प्रदान गर्नेछौं।
1. स्थानीय परिनियोजन:
पुशर कम्पोनेन्टले स्थानीय परिनियोजनलाई समर्थन गर्दछ, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई उनीहरूको प्रशिक्षित मोडेलहरू स्थानीय मेसिनमा प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ। यो परीक्षण र विकास उद्देश्यका लागि उपयोगी छ, जहाँ मोडेललाई वितरण प्रणाली वा बाह्य पूर्वाधारको आवश्यकता बिना नै प्रयोग र मूल्याङ्कन गर्न सकिन्छ। स्थानीय परिनियोजन केवल स्थानीय मार्ग निर्दिष्ट गरेर प्राप्त गरिन्छ जहाँ मोडेल कलाकृतिहरू भण्डारण गरिन्छ।
उदाहरण:
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' ) ) )
२. गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्म:
पुशर कम्पोनेन्टले गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्ममा डिप्लोइमेन्टलाई पनि समर्थन गर्दछ, एक व्यवस्थित सेवा जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू चलाउनको लागि सर्भररहित वातावरण प्रदान गर्दछ। यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई आफ्ना मोडेलहरू सजिलैसँग क्लाउडमा डिप्लोय गर्न र गुगल क्लाउडद्वारा प्रस्ताव गरिएको स्केलेबिलिटी र विश्वसनीयताको फाइदा लिन अनुमति दिन्छ। Google Cloud AI प्लेटफर्ममा डिप्लोय गर्न, प्रयोगकर्ताहरूले परियोजना ID, मोडेल नाम, र संस्करण नाम प्रदान गर्न आवश्यक छ।
उदाहरण:
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. टेन्सरफ्लो सेवा:
TensorFlow सर्भिङ मेसिन लर्निङ मोडेलहरू प्रयोग गर्नका लागि खुला स्रोत सेवा गर्ने प्रणाली हो। TFX मा पुशर कम्पोनेन्टले TensorFlow सर्भिङमा डिप्लोयमेन्टलाई समर्थन गर्दछ, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको मोडेलहरू वितरित सेवा गर्ने पूर्वाधारमा प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ। यसले उच्च-प्रदर्शन र स्केलेबल मोडेल सेवालाई सक्षम बनाउँछ, यसलाई उत्पादन डिप्लोयमेन्टहरूको लागि उपयुक्त बनाउँछ। TensorFlow Serving मा डिप्लोय गर्न, प्रयोगकर्ताहरूले TensorFlow सर्भिङ मोडेल सर्भरको ठेगाना र पोर्ट प्रदान गर्न आवश्यक छ।
उदाहरण:
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' ) ) )
४. अन्य कस्टम डिप्लोयमेन्ट लक्ष्यहरू:
TFX मा पुशर कम्पोनेन्ट एक्सटेन्सिबल हुनको लागि डिजाइन गरिएको छ, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको आफ्नै अनुकूल परिनियोजन लक्ष्यहरू परिभाषित गर्न अनुमति दिन्छ। यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई TensorFlow मोडेलहरू उपभोग गर्न सक्ने कुनै पनि वातावरण वा प्रणालीमा आफ्ना मोडेलहरू प्रयोग गर्न लचिलोपन दिन्छ। प्रयोगकर्ताहरूले उनीहरूको आफ्नै अनुकूलन 'पुश डेस्टिनेसन' उपवर्ग लागू गर्न सक्छन् र उनीहरूको लक्षित वातावरणमा डिप्लोयमेन्ट सक्षम गर्न पुशर कम्पोनेन्टसँग दर्ता गर्न सक्छन्।
उदाहरण:
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 मा पुशर कम्पोनेन्टले स्थानीय तैनाती, गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्म, टेन्सरफ्लो सर्भिङ, र अनुकूलन डिप्लोयमेन्ट लक्ष्यहरू सहित विभिन्न तैनाती लक्ष्यहरूलाई समर्थन गर्दछ। यो लचिलोपनले प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको विशेष आवश्यकता र पूर्वाधार सेटअपको आधारमा विभिन्न वातावरणमा तिनीहरूको प्रशिक्षित मोडेलहरू प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा वितरित प्रशोधन र घटकहरू:
- TFX मा मूल्याङ्कन कम्पोनेन्टको उद्देश्य के हो?
- ट्रेनर कम्पोनेन्टद्वारा उत्पन्न गरिएका दुई प्रकारका SavedModels के हुन्?
- ट्रान्सफर्म कम्पोनेन्टले कसरी प्रशिक्षण र सेवा गर्ने वातावरणहरू बीच एकरूपता सुनिश्चित गर्छ?
- TFX फ्रेमवर्कमा Apache Beam को भूमिका के हो?