0Pricing
MLOps Academy · レッスン

モデルをBento Storeに保存する

BentoMLでモデルアーティファクトを登録します。

「モデルをBento Storeに保存する」はCoddyKit上の無料MLOps Academyレッスンです。 これはレッスン1/4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。

BentoMLの紹介

BentoMLは、バッチ処理とスケーリングを組み込んだ状態でモデルをパッケージ化して提供するPythonフレームワークです。そのため、多くの定型コードを省略できます。🚀

インストールする

開始するには1つのコマンドを実行するだけです。他のPythonパッケージと同じように、pipからbentomlをインストールします。

pip install bentoml

Bento Store

Bento Storeは、マシン上で動作するローカルレジストリです。保存したすべてのモデルが、名前と自動的に付与されたバージョンタグとともに格納されます。

まず何かを学習する

モデルを保存するには、まずモデルが必要です。ここではデータを使って、シンプルなscikit-learnの分類器を学習させます。

from sklearn.svm import SVC
clf = SVC()
clf.fit(X, y)

フレームワークAPIで保存する

BentoMLにはフレームワークごとのヘルパーが用意されています。scikit-learnでは、名前と学習済みモデルを指定してbentoml.sklearn.save_modelを呼び出します。

import bentoml
bentoml.sklearn.save_model("iris_clf", clf)

名前とタグ

保存するたびに、iris_clf:abc123のようなタグが作成されます。コロンの前の名前は変わらず、後ろのバージョンは保存するたびに変わります。

他のフレームワークにも対応

同じパターンがどのフレームワークでも使えます。bentoml.pytorchやbentoml.xgboostのように、フレームワークに合わせてモジュールを変更します。

bentoml.pytorch.save_model("net", model)

モデルを一覧表示する

ターミナルからストア内のすべてを確認できます。bentoml models listコマンドで、名前、タグ、サイズが表示されます。

bentoml models list

再度読み込む

保存したモデルを使うには、タグを指定して読み込みます。latestを渡すと、ハッシュを直接指定せずに最新バージョンを取得できます。

model = bentoml.sklearn.load_model("iris_clf:latest")

カスタムメタデータを付ける

保存時に追加情報を格納できます。精度などのメタデータを追加すると、モデルと一緒に保持されるため、チームメンバーが内容を把握できます。

bentoml.sklearn.save_model("iris_clf", clf, metadata={"acc": 0.96})

古いバージョンを整理する

ストアは時間とともにいっぱいになることがあります。不要になったものは、bentoml models deleteコマンドとタグを使って削除します。

bentoml models delete iris_clf:abc123

確認問題

同じ名前でsave_modelを2回実行しました。2つの保存結果を区別するものは何ですか。

まとめ

BentoMLをインストールし、フレームワーク用ヘルパーでモデルをBento Storeに保存し、一覧表示して、タグで再度読み込みました。これでモデルを管理できるようになりました。🙌

よくある質問

「モデルをBento Storeに保存する」レッスンは無料ですか？

はい。「モデルをBento Storeに保存する」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。

「モデルをBento Storeに保存する」で何を学びますか？

BentoMLでモデルアーティファクトを登録します。 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1/4です。

「モデルをBento Storeに保存する」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

  1. モデルをBento Storeに保存する
  2. サービスとそのAPIを定義する
  3. 適応型マイクロバッチ処理を有効にする
  4. Bentoをビルドしてコンテナ化する
← MLOps Academyに戻る