TensorFlow ਐਕਸਟੈਂਡਡ (TFX) ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ TFX ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। TFX ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲਈ ਤੈਨਾਤੀ ਟੀਚੇ ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਹਨ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪੁਸ਼ਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲਈ ਕੁਝ ਆਮ ਤੈਨਾਤੀ ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗੇ।
1. ਸਥਾਨਕ ਤੈਨਾਤੀ:
ਪੁਸ਼ਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਸਥਾਨਕ ਤੈਨਾਤੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਸਿਸਟਮ ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਤੈਨਾਤ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਥਾਨਕ ਤੈਨਾਤੀ ਸਿਰਫ਼ ਸਥਾਨਕ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
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. ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ:
ਪੁਸ਼ਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਈ ਤੈਨਾਤੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Google Cloud AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ID, ਮਾਡਲ ਨਾਮ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਨਾਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
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. ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਸਰਵਿੰਗ:
ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਸਰਵਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸਰਵਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਹੈ। TFX ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਸਰਵਿੰਗ ਲਈ ਤੈਨਾਤੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡੇ ਹੋਏ ਸਰਵਿੰਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਮਾਡਲ ਸਰਵਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। TensorFlow Serving 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ TensorFlow ਸਰਵਿੰਗ ਮਾਡਲ ਸਰਵਰ ਦਾ ਪਤਾ ਅਤੇ ਪੋਰਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
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. ਹੋਰ ਕਸਟਮ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਟੀਚੇ:
TFX ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਨੂੰ ਐਕਸਟੈਂਸੀਬਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਕਸਟਮ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਜਾਂ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ TensorFlow ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕਸਟਮ 'ਪੁਸ਼ਡੈਸਟੀਨੇਸ਼ਨ' ਉਪ-ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਟੀਚੇ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਪੁਸ਼ਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਨਾਲ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ:
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 ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤੈਨਾਤੀ ਟੀਚਿਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਥਾਨਕ ਤੈਨਾਤੀ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਸਰਵਿੰਗ, ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਟੀਚੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਸੈਟਅਪ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਵੰਡਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਭਾਗ:
- TFX ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣਕਰਤਾ ਭਾਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਟ੍ਰੇਨਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੇਵਡ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਟਰਾਂਸਫਾਰਮ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸਰਵਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
- TFX ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?