टेन्सरफ्लो एक्सटेंडेड (टीएफएक्स) में पुशर घटक टीएफएक्स पाइपलाइन का एक मूलभूत हिस्सा है जो विभिन्न लक्ष्य वातावरणों में प्रशिक्षित मॉडलों की तैनाती को संभालता है। टीएफएक्स में पुशर घटक के लिए तैनाती लक्ष्य विविध और लचीले हैं, जिससे उपयोगकर्ता अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर अपने मॉडल को विभिन्न प्लेटफार्मों पर तैनात कर सकते हैं। इस उत्तर में, हम पुशर घटक के लिए कुछ सामान्य परिनियोजन लक्ष्यों का पता लगाएंगे और प्रत्येक का व्यापक विवरण प्रदान करेंगे।
1. स्थानीय तैनाती:
पुशर घटक स्थानीय परिनियोजन का समर्थन करता है, जो उपयोगकर्ताओं को अपने प्रशिक्षित मॉडल को स्थानीय मशीन पर तैनात करने की अनुमति देता है। यह परीक्षण और विकास उद्देश्यों के लिए उपयोगी है, जहां मॉडल को वितरित प्रणाली या बाहरी बुनियादी ढांचे की आवश्यकता के बिना तैनात और मूल्यांकन किया जा सकता है। स्थानीय परिनियोजन केवल उस स्थानीय पथ को निर्दिष्ट करके प्राप्त किया जाता है जहां मॉडल कलाकृतियाँ संग्रहीत हैं।
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' ) ) )
2. गूगल क्लाउड एआई प्लेटफॉर्म:
पुशर घटक Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म पर परिनियोजन का भी समर्थन करता है, जो एक प्रबंधित सेवा है जो मशीन लर्निंग मॉडल चलाने के लिए सर्वर रहित वातावरण प्रदान करती है। इससे उपयोगकर्ता आसानी से अपने मॉडलों को क्लाउड पर तैनात कर सकते हैं और Google क्लाउड द्वारा दी जाने वाली स्केलेबिलिटी और विश्वसनीयता का लाभ उठा सकते हैं। Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म पर तैनात करने के लिए, उपयोगकर्ताओं को प्रोजेक्ट आईडी, मॉडल नाम और संस्करण नाम प्रदान करना होगा।
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. टेंसरफ्लो सर्विंग:
TensorFlow सर्विंग मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने के लिए एक ओपन-सोर्स सर्विंग सिस्टम है। टीएफएक्स में पुशर घटक टेन्सरफ्लो सर्विंग में तैनाती का समर्थन करता है, जिससे उपयोगकर्ता अपने मॉडल को वितरित सर्विंग इंफ्रास्ट्रक्चर में तैनात कर सकते हैं। यह उच्च-प्रदर्शन और स्केलेबल मॉडल सर्विंग को सक्षम बनाता है, जो इसे उत्पादन तैनाती के लिए उपयुक्त बनाता है। TensorFlow सर्विंग पर तैनात करने के लिए, उपयोगकर्ताओं को TensorFlow सर्विंग मॉडल सर्वर का पता और पोर्ट प्रदान करना होगा।
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' ) ) )
4. अन्य कस्टम परिनियोजन लक्ष्य:
टीएफएक्स में पुशर घटक को एक्स्टेंसिबल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे उपयोगकर्ता अपने स्वयं के कस्टम परिनियोजन लक्ष्यों को परिभाषित कर सकते हैं। यह उपयोगकर्ताओं को अपने मॉडल को किसी भी वातावरण या सिस्टम पर तैनात करने की सुविधा देता है जो TensorFlow मॉडल का उपभोग कर सकता है। उपयोगकर्ता अपने स्वयं के कस्टम `पुशडेस्टिनेशन` उपवर्ग को लागू कर सकते हैं और अपने लक्षित वातावरण में तैनाती को सक्षम करने के लिए इसे पुशर घटक के साथ पंजीकृत कर सकते हैं।
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') )
टीएफएक्स में पुशर घटक स्थानीय तैनाती, Google क्लाउड एआई प्लेटफॉर्म, टेन्सरफ्लो सर्विंग और कस्टम तैनाती लक्ष्य सहित विभिन्न तैनाती लक्ष्यों का समर्थन करता है। यह लचीलापन उपयोगकर्ताओं को उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं और बुनियादी ढांचे की स्थापना के आधार पर अपने प्रशिक्षित मॉडल को विभिन्न वातावरणों में तैनात करने की अनुमति देता है।
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