টেনসরফ্লো এক্সটেন্ডেড (TFX) এ পুশার কম্পোনেন্ট হল TFX পাইপলাইনের একটি মৌলিক অংশ যা বিভিন্ন টার্গেট পরিবেশে প্রশিক্ষিত মডেলের স্থাপনা পরিচালনা করে। TFX-এ পুশার উপাদানের স্থাপনার লক্ষ্যগুলি বৈচিত্র্যময় এবং নমনীয়, ব্যবহারকারীদের তাদের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে তাদের মডেল স্থাপন করতে দেয়। এই উত্তরে, আমরা পুশার উপাদানের জন্য কিছু সাধারণ স্থাপনার লক্ষ্যগুলি অন্বেষণ করব এবং প্রতিটির একটি বিস্তৃত ব্যাখ্যা প্রদান করব।
1. স্থানীয় স্থাপনা:
পুশার উপাদান স্থানীয় স্থাপনা সমর্থন করে, যা ব্যবহারকারীদের স্থানীয় মেশিনে তাদের প্রশিক্ষিত মডেল স্থাপন করতে দেয়। এটি পরীক্ষা এবং উন্নয়নের উদ্দেশ্যে উপযোগী, যেখানে মডেলটি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম বা বাহ্যিক অবকাঠামোর প্রয়োজন ছাড়াই স্থাপন এবং মূল্যায়ন করা যেতে পারে। স্থানীয় স্থাপনা শুধুমাত্র স্থানীয় পাথ উল্লেখ করে অর্জন করা হয় যেখানে মডেল আর্টিফ্যাক্টগুলি সংরক্ষণ করা হয়।
উদাহরণ:
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 Cloud AI প্ল্যাটফর্ম:
পুশার কম্পোনেন্ট Google ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্মে স্থাপনাকে সমর্থন করে, একটি পরিচালিত পরিষেবা যা মেশিন লার্নিং মডেল চালানোর জন্য একটি সার্ভারহীন পরিবেশ প্রদান করে। এটি ব্যবহারকারীদের সহজেই তাদের মডেলগুলিকে ক্লাউডে স্থাপন করতে এবং Google ক্লাউড দ্বারা প্রদত্ত স্কেলেবিলিটি এবং নির্ভরযোগ্যতার সুবিধা নিতে দেয়৷ Google Cloud AI প্ল্যাটফর্মে স্থাপন করতে, ব্যবহারকারীদের প্রকল্পের আইডি, মডেলের নাম এবং সংস্করণের নাম প্রদান করতে হবে।
উদাহরণ:
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. টেনসরফ্লো পরিবেশন:
টেনসরফ্লো সার্ভিং মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপনের জন্য একটি ওপেন-সোর্স সার্ভিং সিস্টেম। TFX-এ পুশার কম্পোনেন্ট টেনসরফ্লো সার্ভিং-এ মোতায়েন সমর্থন করে, ব্যবহারকারীদের তাদের মডেলগুলিকে বিতরণ করা পরিবেশন পরিকাঠামোতে স্থাপন করার অনুমতি দেয়। এটি উচ্চ-কর্মক্ষমতা এবং মাপযোগ্য মডেল পরিবেশন সক্ষম করে, এটি উত্পাদন স্থাপনার জন্য উপযুক্ত করে তোলে। টেনসরফ্লো সার্ভিং-এ স্থাপন করতে, ব্যবহারকারীদের টেনসরফ্লো সার্ভিং মডেল সার্ভারের ঠিকানা এবং পোর্ট প্রদান করতে হবে।
উদাহরণ:
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. অন্যান্য কাস্টম স্থাপনার লক্ষ্যসমূহ:
TFX-এ পুশার উপাদানটি এক্সটেনসিবল হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা ব্যবহারকারীদের তাদের নিজস্ব কাস্টম স্থাপনার লক্ষ্য নির্ধারণ করতে দেয়। এটি ব্যবহারকারীদের তাদের মডেলগুলিকে যে কোনও পরিবেশ বা সিস্টেমে স্থাপন করার নমনীয়তা দেয় যা TensorFlow মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারে। ব্যবহারকারীরা তাদের নিজস্ব কাস্টম `PushDestination` সাবক্লাস বাস্তবায়ন করতে পারে এবং তাদের লক্ষ্য পরিবেশে স্থাপনা সক্ষম করতে পুশার উপাদানের সাথে নিবন্ধন করতে পারে।
উদাহরণ:
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-এ পুশার উপাদান স্থানীয় স্থাপনা, Google ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম, টেনসরফ্লো সার্ভিং এবং কাস্টম স্থাপনার লক্ষ্য সহ বিভিন্ন স্থাপনার লক্ষ্যকে সমর্থন করে। এই নমনীয়তা ব্যবহারকারীদের তাদের নির্দিষ্ট চাহিদা এবং অবকাঠামো সেটআপের উপর নির্ভর করে তাদের প্রশিক্ষিত মডেলগুলিকে বিভিন্ন পরিবেশে স্থাপন করতে দেয়।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর বিতরণ প্রক্রিয়াকরণ এবং উপাদান:
- TFX-এ মূল্যায়নকারী উপাদানটির উদ্দেশ্য কী?
- প্রশিক্ষক উপাদান দ্বারা উত্পন্ন দুই ধরনের SavedModels কি কি?
- কিভাবে ট্রান্সফর্ম উপাদান প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশন পরিবেশের মধ্যে সামঞ্জস্য নিশ্চিত করে?
- TFX কাঠামোতে Apache Beam এর ভূমিকা কি?