モデルのシグネチャとスキーマを定義する
想定する入力と出力を明示的に宣言します。
「モデルのシグネチャとスキーマを定義する」はCoddyKit上の無料MLOps Academyレッスンです。 これはレッスン4/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはMLOps Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。
入力されるものと出力されるもの
モデルのsignatureは、想定する入力と返す出力を正確に宣言します。モデルの契約書にあたるものです。📜
signatureが重要な理由
明確なschemaがあれば、呼び出し側は送るべき列と型を把握できます。予測時にクラッシュするのではなく、不正な入力を早い段階で検出できます。
入力と出力
signatureは2つの部分で構成されます。各特徴量を説明するinput schemaと、予測の形状を説明するoutput schemaです。
列スキーマとテンソルスキーマ
表形式のモデルでは、名前と型を持つフィールドのcolumnスキーマを使います。画像やテキストのモデルでは、形状とdtypeを持つテンソルスキーマを使うことが多いです。
自動的に推測する
最も簡単な方法はinfer_signatureです。サンプルの入力と出力を渡すだけで、MLflowがスキーマを推測してくれます。
from mlflow.models import infer_signature
sig = infer_signature(X, model.predict(X))記録時に付与する
推測したsignatureをlog_modelに渡すと、モデルのMLmodelファイル内に保存されます。
mlflow.sklearn.log_model(model, name='m', signature=sig)入力例を追加する
input_exampleも記録すると、チームメンバーは有効な入力のサンプルをコピーして使えます。また、ツールが正しいリクエストを作成するのにも役立ちます。
mlflow.sklearn.log_model(model, name='m',
input_example=X[:1])サービング時に適用する
モデルをサービングすると、MLflowは各リクエストをスキーマと照合し、誤ったtypeや不足しているフィールドを含む入力を拒否します。🛡️
安全な型変換
MLflowはintからlongへの変換など、安全な型のアップキャストを暗黙に行えます。一方で、情報が失われる変換はブロックし、モデルが破損したdataを受け取らないようにします。
オプション列と追加列
フィールドをoptionalとして指定でき、想定外の追加列は削除されます。そのため、入力の小さな変更でサービングが壊れることはありません。
常に更新されるドキュメント
signatureはドキュメントとしても機能します。MLmodelファイルを開けば、モデルの入力と出力の完全なcontractをすぐに確認できます。
理解度チェック
モデルのsignatureとスキーマについての最終確認です。
まとめ
signatureはモデルの入力と出力の契約です。推測して、例とともに記録し、サービング時にはMLflowに適用させましょう。🎉
AI チューターと学ぶ Python — 無料
ブラウザでリアルコードを書いて実行し、24/7 の AI チューターから瞬時にサポートを受け、ウェブまたはアプリで続きから学習できます。
- コース
- 30
- レッスン
- 120
よくある質問
「モデルのシグネチャとスキーマを定義する」レッスンは無料ですか？
はい。「モデルのシグネチャとスキーマを定義する」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MLOps Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「モデルのシグネチャとスキーマを定義する」で何を学びますか？
想定する入力と出力を明示的に宣言します。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMLOps Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
MLOps Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのMLOps Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン4/4です。
「モデルのシグネチャとスキーマを定義する」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このMLOps Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのMLOps Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- PickleとJoblibでシリアライズする
- MLflow Model Flavor
- 移植性のためにONNXへエクスポートする
- モデルのシグネチャとスキーマを定義する