Komponent rurociągu BulkInferrer TFX
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Komponent BulkInferrer TFX wykonuje wnioskowanie wsadowe na danych bez etykiet. Wygenerowany wynik InferenceResult( tensorflow_serving.apis.prediction_log_pb2.PredictionLog ) zawiera oryginalne funkcje i wyniki przewidywań.
BulkInferrer zużywa:
- Wyszkolony model w formacie SavedModel .
- Bez etykiety tf. Przykłady zawierające funkcje.
- (Opcjonalnie) Wynik walidacji z komponentu Evaluator .
BulkInferrer emituje:
Korzystanie ze składnika BulkInferrer
Komponent BulkInferrer TFX służy do wykonywania wnioskowania wsadowego na nieoznakowanych plikach tf.Examples. Zwykle jest wdrażany po komponencie ewaluacyjnym w celu przeprowadzenia wnioskowania na podstawie zweryfikowanego modelu lub po komponencie Trainer w celu bezpośredniego wnioskowania na temat wyeksportowanego modelu.
Obecnie wykonuje wnioskowanie o modelu w pamięci i wnioskowanie zdalne. Zdalne wnioskowanie wymaga, aby model był hostowany na platformie Cloud AI.
Typowy kod wygląda następująco:
bulk_inferrer = BulkInferrer(
examples=examples_gen.outputs['examples'],
model=trainer.outputs['model'],
model_blessing=evaluator.outputs['blessing'],
data_spec=bulk_inferrer_pb2.DataSpec(),
model_spec=bulk_inferrer_pb2.ModelSpec()
)
Więcej szczegółów można znaleźć w dokumentacji interfejsu API BulkInferrer .
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-25 UTC.
[[["Łatwo zrozumieć","easyToUnderstand","thumb-up"],["Rozwiązało to mój problem","solvedMyProblem","thumb-up"],["Inne","otherUp","thumb-up"]],[["Brak potrzebnych mi informacji","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zbyt skomplikowane / zbyt wiele czynności do wykonania","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nieaktualne treści","outOfDate","thumb-down"],["Problem z tłumaczeniem","translationIssue","thumb-down"],["Problem z przykładami/kodem","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Inne","otherDown","thumb-down"]],["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# The BulkInferrer TFX Pipeline Component\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe BulkInferrer TFX component performs batch inference on unlabeled data. The\ngenerated\nInferenceResult([tensorflow_serving.apis.prediction_log_pb2.PredictionLog](https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/apis/prediction_log.proto))\ncontains the original features and the prediction results.\n\nBulkInferrer consumes:\n\n- A trained model in [SavedModel](https://www.tensorflow.org/guide/saved_model.md) format.\n- Unlabelled tf.Examples that contain features.\n- (Optional) Validation result from [Evaluator](https://www.tensorflow.org/tfx/guide/evaluator.md) component.\n\nBulkInferrer emits:\n\n- [InferenceResult](https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/tfx/types/standard_artifacts.py)\n\nUsing the BulkInferrer Component\n--------------------------------\n\nA BulkInferrer TFX component is used to perform batch inference on unlabeled\ntf.Examples. It is typically deployed after an\n[Evaluator](https://www.tensorflow.org/tfx/guide/evaluator.md) component to\nperform inference with a validated model, or after a\n[Trainer](https://www.tensorflow.org/tfx/guide/trainer.md) component to directly\nperform inference on exported model.\n\nIt currently performs in-memory model inference and remote inference.\nRemote inference requires the model to be hosted on Cloud AI Platform.\n\nTypical code looks like this: \n\n bulk_inferrer = BulkInferrer(\n examples=examples_gen.outputs['examples'],\n model=trainer.outputs['model'],\n model_blessing=evaluator.outputs['blessing'],\n data_spec=bulk_inferrer_pb2.DataSpec(),\n model_spec=bulk_inferrer_pb2.ModelSpec()\n )\n\nMore details are available in the\n[BulkInferrer API reference](https://www.tensorflow.org/tfx/api_docs/python/tfx/v1/components/BulkInferrer)."]]
