MLflow Model Registry (2) 썸네일형 리스트형 [MLflow] MLflow Model Registry Model Registry는 MLflow 프로젝트 실행을 통해 나온 결과물인 모델을 저장하는 중앙 집중식 모델 저장 장소다. MLflow로 모델을 기록했다면, 기록한 모델을 Model Registry에 등록할 수 있고, 등록한 모델은 어디서든 불러올 수 있다. 등록 방법은 2가지가 있다. 웹 UI로 등록하기 웹 UI로 간단하게 모델을 등록할 수 있다. 웹 서버에서 실행했던 run을 들어간다. Artifacts 블록에서 Register model 버튼을 클릭하여 모델 이름을 입력해서 모델을 등록한다. 코드로 등록하기 1. log_model()에 registered_model_name에 값을 입력하면 된다. mlflow.keras.log_model(model, "Iris_Classifier_DNN", inp.. [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.. 이전 1 다음
