AI (95) 썸네일형 리스트형 [MLflow] MLflow Models mlflow로 모델을 저장하는 방법은 2가지가 있다. mlflow.모델 프레임워크.save_model() ex. mlflow.sklearn.save_model(model,"my_model") 모델을 지정된 경로에 저장 모델, 데이터, 파일, 다른 리소스를 포함하는 MLflow의 저장 단위 mlflow.모델 프레임워크.log_model() ex. mlflow.sklearn.log_model(model,"my_model") MLflow의 모델 레지스트리에 로깅 모델을 로깅, 모델 버전을 관리, 모델 메타데이터를 추적 모델 레지스트리는 다양한 모델 버전을 관리하고 추적할 수 있는 중앙 집중식 저장소 두 함수 모두 공통적으로 "MLmodel"이라는 파일이 나오는데 모델에 대한 메타 데이터가 담긴 파일이다. ar.. [MLflow] MLflow Project MLflow Project는 주로 규칙을 기반으로 재사용 및 재현 가능한 방식으로 데이터 과학 코드를 패키징 하기 위한 형식이다. 프로젝트 구성 요소에는 프로젝트 실행을 위한 API 및 명령줄 도구가 포함되어 있어 프로젝트를 workflow와 함께 연결할 수 있다. YAML 형식의 텍스트 파일을 추가하여 프로젝트를 더 자세히 설명할 수 있다. 각 프로젝트는 여러 속성을 지정할 수 있다. MLproject File MLproject File은 MLflow 프로젝트의 구성 파일로, 프로젝트의 메타데이터와 실행 단계를 정의하는 데 사용된다. MLproject 파일은 MLflow에서 프로젝트를 실행하고 관리하는 데 필요한 정보를 제공한다. 일반적으로 Project Root 디렉토리에 존재하며, YAML 형식으로.. [MLflow] MLflow Tracking 이전 포스트에서 이야기한 MLflow의 기능 중 MLflow Tracking에 대해 알아보자. MLflow Tracking은 ML 학습할 때 생기는 각종 Parameters, metric 등을 logging하고 Web UI로 확인할 수 있다. logging 할 수 있는 것들에는 어떤 것이 있는지 알아보자. mlflow.create_experiment("실험 이름","description") - 실험 생성 또는 가져오기 mlflow.log_artifacts("모델 파일 경로") - 모델 아티팩트(모델 파일, 데이터셋, 로그 파일 등의 실험 결과물)를 관리하는 기능 mlflow.log_metrics("지표",값) - 지표값을 기록하는 기능, 사전으로 여러개 입력 가능 {지표:값,지표:값} mlfow.para.. [MLflow] 개요 MLflow는 Machine Learning Lifecycle Platform으로 ML Lifecycle을 관리한다. 오픈소스 플랫폼이며 ML 학습 프로젝트의 전체 수명 주기에 중점을 두어 각 단계를 관리, 추적 및 재현할 수 있도록 보장한다. 주요기능 4가지 MLflow Tracking : ML을 학습할 때 생기는 각종 Parameters, Training 후 metric의 결과 등을 logging하고 logging 기록을 Web UI로 확인할 수 있다. MLflow Projects : Anaconda, docker 등을 사용해서 만들어 둔 모델을 재현하고 실행할 수 있도록 코드 패키지 형식으로 지원, 이 형식으로 만들어진 환경을 재사용할 수 있다. MLflow Models : 동일한 모델을 Docke.. [Tensorflow] 전이학습(Transfer Learning) 전이 학습이란? Deep Learning 중 한 방법으로, 한 작업에서 학습한 모델을 다른 관련 작업에 활용하는 것을 말한다. 전이 학습은 새로운 작업에 대해 충분한 데이터가 없거나 학습에 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 필요한 경우에 특히 유용하다. 첫 번째 방법 - 사전 학습된 모델을 사용하여 특징 추출 후, 그 특징을 다른 모델에서 사용. ex. Computer Vision에서 대규모 이미지 데이터셋의 특징 추출하고 이 특징을 새로운 훈련에 적용하여 학습. 새로운 훈련에 대해 더 적은 데이터로도 좋은 성능을 얻을 수 있음. 두번째 방법 - 사전 학습된 모델을 fine-tuning 하는 방법. 사전 학습된 모델의 일부 층을 고정한 채로 새로운 작업에 맞게 일부 층을 재학습시키는 것. 새로운 작업에 대한 특.. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 19 다음
