MLflow Models (2) 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] 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
