TensorFlow Extended (TFX) میں Pusher جزو TFX پائپ لائن کا ایک بنیادی حصہ ہے جو مختلف ہدف والے ماحول میں تربیت یافتہ ماڈلز کی تعیناتی کو سنبھالتا ہے۔ TFX میں Pusher جزو کے لیے تعیناتی کے اہداف متنوع اور لچکدار ہیں، جو صارفین کو ان کی مخصوص ضروریات کے مطابق اپنے ماڈلز کو مختلف پلیٹ فارمز پر تعینات کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ اس جواب میں، ہم پشر جزو کے لیے عام تعیناتی اہداف میں سے کچھ کو تلاش کریں گے اور ہر ایک کی جامع وضاحت فراہم کریں گے۔
1. مقامی تعیناتی:
پشر جزو مقامی تعیناتی کی حمایت کرتا ہے، جو صارفین کو اپنے تربیت یافتہ ماڈلز کو مقامی مشین پر تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ جانچ اور ترقی کے مقاصد کے لیے مفید ہے، جہاں تقسیم شدہ نظام یا بیرونی انفراسٹرکچر کی ضرورت کے بغیر ماڈل کو تعینات اور جانچا جا سکتا ہے۔ مقامی تعیناتی صرف مقامی راستے کی وضاحت کر کے حاصل کی جاتی ہے جہاں ماڈل کے نمونے محفوظ کیے جاتے ہیں۔
: مثال کے طور پر
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. گوگل کلاؤڈ AI پلیٹ فارم:
Pusher جزو گوگل کلاؤڈ AI پلیٹ فارم پر تعیناتی کو بھی سپورٹ کرتا ہے، ایک منظم سروس جو مشین لرننگ ماڈلز کو چلانے کے لیے بغیر سرور کے ماحول فراہم کرتی ہے۔ یہ صارفین کو آسانی سے اپنے ماڈلز کو کلاؤڈ پر تعینات کرنے اور گوگل کلاؤڈ کی طرف سے پیش کردہ اسکیل ایبلٹی اور قابل اعتماد سے فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتا ہے۔ Google Cloud AI پلیٹ فارم پر تعینات کرنے کے لیے، صارفین کو پروجیکٹ ID، ماڈل کا نام، اور ورژن کا نام فراہم کرنا ہوگا۔
: مثال کے طور پر
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 سرونگ:
TensorFlow Serving مشین لرننگ ماڈلز کی تعیناتی کے لیے ایک اوپن سورس سرونگ سسٹم ہے۔ TFX میں Pusher جزو TensorFlow سرونگ میں تعیناتی کی حمایت کرتا ہے، جس سے صارفین اپنے ماڈلز کو تقسیم شدہ سرونگ انفراسٹرکچر میں تعینات کر سکتے ہیں۔ یہ اعلی کارکردگی اور توسیع پذیر ماڈل کو پیش کرنے کے قابل بناتا ہے، جو اسے پیداواری تعیناتیوں کے لیے موزوں بناتا ہے۔ TensorFlow Serving پر تعینات کرنے کے لیے، صارفین کو TensorFlow Serving ماڈل سرور کا پتہ اور پورٹ فراہم کرنے کی ضرورت ہے۔
: مثال کے طور پر
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. دیگر حسب ضرورت تعیناتی اہداف:
TFX میں Pusher جزو کو قابل توسیع کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس سے صارفین کو اپنی مرضی کے مطابق تعیناتی کے اہداف کی وضاحت کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ اس سے صارفین کو لچک ملتی ہے کہ وہ اپنے ماڈلز کو کسی ایسے ماحول یا سسٹم میں تعینات کریں جو TensorFlow ماڈل استعمال کر سکے۔ صارفین اپنی مرضی کے مطابق `PushDestination` ذیلی طبقے کو لاگو کر سکتے ہیں اور اپنے ہدف کے ماحول میں تعیناتی کو فعال کرنے کے لیے اسے پشر جزو کے ساتھ رجسٹر کر سکتے ہیں۔
: مثال کے طور پر
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 میں Pusher جزو مختلف تعیناتی اہداف کو سپورٹ کرتا ہے، بشمول مقامی تعیناتی، Google Cloud AI پلیٹ فارم، TensorFlow Serving، اور کسٹم تعیناتی اہداف۔ یہ لچک صارفین کو ان کی مخصوص ضروریات اور انفراسٹرکچر سیٹ اپ کے لحاظ سے اپنے تربیت یافتہ ماڈلز کو مختلف ماحول میں تعینات کرنے کی اجازت دیتی ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات تقسیم شدہ پروسیسنگ اور اجزاء:
- TFX میں ایویلیویٹر جزو کا مقصد کیا ہے؟
- SavedModels کی دو قسمیں کون سی ہیں جو ٹرینر جزو کے ذریعہ تیار کی گئی ہیں؟
- ٹرانسفارم جزو تربیت اور خدمت کرنے والے ماحول کے درمیان مستقل مزاجی کو کیسے یقینی بناتا ہے؟
- TFX فریم ورک میں اپاچی بیم کا کیا کردار ہے؟