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tensorflow
GitHub Repository: tensorflow/docs-l10n
Path: blob/master/site/es-419/tfx/guide/pusher.md
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El componente de canalización Pusher TFX

El componente Pusher se usa para insertar un modelo validado en un objetivo de implementación durante el entrenamiento o reentrenamiento del modelo. Antes de la implementación, Pusher depende de una o más aprobaciones de otros componentes de validación para decidir si inserta o no el modelo.

  • Evaluator aprueba el modelo si el nuevo modelo entrenado es "lo suficientemente bueno" como para insertarlo en producción.

  • (Opcional pero recomendado) InfraValidator aprueba el modelo si el modelo se puede usar mecánicamente en un entorno de producción.

Un componente Pusher consume un modelo entrenado en formato SavedModel y produce el mismo SavedModel, junto con los metadatos de control de versiones.

Cómo usar el componente Pusher

Un componente de canalización Pusher suele ser muy fácil de implementar y requiere muy poca personalización, ya que el componente Pusher TFX hace la mayor parte del trabajo. El código típico se ve así:

pusher = Pusher( model=trainer.outputs['model'], model_blessing=evaluator.outputs['blessing'], infra_blessing=infra_validator.outputs['blessing'], push_destination=tfx.proto.PushDestination( filesystem=tfx.proto.PushDestination.Filesystem( base_directory=serving_model_dir) ) )

Cómo insertar un modelo producido a partir de InfraValidator

(Desde la versión 0.30.0)

InfraValidator también puede producir un artefacto InfraBlessing que contiene un modelo con preparación, y Pusher puede impulsarlo como un artefacto Model.

infra_validator = InfraValidator( ..., # make_warmup=True will produce a model with warmup requests in its # 'blessing' output. request_spec=tfx.proto.RequestSpec(..., make_warmup=True) ) pusher = Pusher( # Push model from 'infra_blessing' input. infra_blessing=infra_validator.outputs['blessing'], push_destination=tfx.proto.PushDestination(...) )

Hay más detalles disponibles en la referencia de la API de Pusher.