Enregistrer un modèle dans le magasin Bento
Enregistrez un artefact de modèle avec BentoML.
Enregistrer un modèle dans le magasin Bento est une leçon MLOps Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 1 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage MLOps Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours MLOps Academy comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
Meet BentoML
BentoML is a Python framework that packages and serves models with batching and scaling built in, so you skip a lot of boilerplate. 🚀
Install It
Getting started takes one command. You install bentoml from pip just like any other Python package.
pip install bentomlThe Bento Store
The Bento Store is a local registry on your machine. Every model you save lands there with a name and an automatic version tag.
Train Something First
You need a model before you can save one. Here you fit a simple scikit-learn classifier on some data.
from sklearn.svm import SVC
clf = SVC()
clf.fit(X, y)Save with the Framework API
BentoML ships a helper per framework. For scikit-learn you call bentoml.sklearn.save_model with a name and the fitted model.
import bentoml
bentoml.sklearn.save_model("iris_clf", clf)Names and Tags
Each save creates a tag like iris_clf:abc123. The name stays the same while the version after the colon changes every save.
Other Frameworks Too
The same pattern works everywhere. Swap the module to match your framework, like bentoml.pytorch or bentoml.xgboost.
bentoml.pytorch.save_model("net", model)List Your Models
You can see everything in the store from your terminal. The bentoml models list command shows names, tags, and sizes.
bentoml models listLoad It Back
To use a saved model you load it by tag. Passing latest grabs the newest version without hardcoding a hash.
model = bentoml.sklearn.load_model("iris_clf:latest")Attach Custom Metadata
You can stash extra info at save time. Adding metadata like accuracy travels with the model so teammates know what it is.
bentoml.sklearn.save_model("iris_clf", clf, metadata={"acc": 0.96})Clean Up Old Versions
The store can fill up over time. You prune anything you no longer need with the bentoml models delete command and a tag.
bentoml models delete iris_clf:abc123Quick Check
You just ran save_model twice for the same name. What identifies the two saves apart?
Recap
You installed BentoML, saved a model to the Bento Store with a framework helper, listed it, and loaded it back by tag. The model is now managed! 🙌
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Enregistrer un modèle dans le magasin Bento » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Enregistrer un modèle dans le magasin Bento » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours MLOps Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours MLOps Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Enregistrer un modèle dans le magasin Bento » ?
Enregistrez un artefact de modèle avec BentoML. Tu pratiques MLOps Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer MLOps Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. MLOps Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 1 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Enregistrer un modèle dans le magasin Bento » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon MLOps Academy ?
Oui. Chaque leçon MLOps Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Enregistrer un modèle dans le magasin Bento
- Définir un service et son API
- Activer le microtraitement adaptatif par lots
- Construire un Bento et le conteneuriser