이름과 단계로 모델 다시 불러오기
코드에서 현재 Production 모델을 가져오세요.
이름과 단계로 모델 다시 불러오기은(는) CoddyKit의 무료 MLOps Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 MLOps Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
마무리하기
모델 등록은 코드에서 모델을 다시 불러올 수 있을 때 비로소 의미가 있습니다. 이제 제공 애플리케이션이 레지스트리와 연결됩니다. 🔁
models URI
등록된 모델은 models:/ URI를 통해 가져옵니다. 이 URI에는 모델과 원하는 버전 또는 단계가 지정되므로 파일 경로가 필요하지 않습니다.
정확한 버전으로 불러오기
고정되고 재현 가능한 방식으로 불러오려면 특정 버전을 요청하십시오. 그러면 항상 동일한 아티팩트가 반환되므로 테스트에 유용합니다.
import mlflow
m = mlflow.pyfunc.load_model(
"models:/churn-classifier/4")단계로 불러오기
프로덕션에서는 대신 보통 단계를 기준으로 불러옵니다. Production을 요청하면 현재 실제로 사용 중인 버전을 항상 가져옵니다.
m = mlflow.pyfunc.load_model(
"models:/churn-classifier/Production")단계로 불러오기는 간접적입니다
단계로 불러오면 간접 참조 계층이 추가됩니다. 새 버전을 Production으로 승격하면 코드를 수정하거나 다시 배포하지 않아도 코드가 이를 가져옵니다.
별칭으로 불러오기
별칭을 사용한다면 @ 구문으로 불러오십시오. champion 별칭을 요청하면 champion으로 지정한 버전이 무엇인지에 따라 해당 버전이 확인됩니다.
m = mlflow.pyfunc.load_model(
"models:/churn-classifier@champion")pyfunc는 범용적입니다
pyfunc 형식은 모든 프레임워크를 하나의 predict 메서드 뒤에 감쌉니다. 내부가 sklearn이든 PyTorch든 제공 코드는 동일하게 유지됩니다.
preds = m.predict(input_df)필요할 때 네이티브 형식 사용하기
프레임워크별 메서드가 필요하십니까? 그렇다면 mlflow.sklearn 같은 네이티브 형식으로 불러와 원래의 추정기 객체를 가져오십시오.
model = mlflow.sklearn.load_model(
"models:/churn-classifier/Production")서버 지정하기
불러오려면 MLflow가 어느 레지스트리에 질의할지 알 수 있도록 추적 URI를 설정해야 합니다. 그렇지 않으면 조회가 실패하거나 잘못된 저장소에 연결됩니다.
mlflow.set_tracking_uri(
"http://localhost:5000")시작 시 한 번만 불러오기
불러오기는 비용이 많이 들므로 모든 요청마다 수행하지 말고 서비스가 시작될 때 한 번만 수행하십시오. 예측할 때마다 동일한 객체를 재사용하십시오.
변경 사항을 반영하도록 새로 고치기
오래 실행되는 서비스는 시작 시점에 불러온 버전을 계속 사용합니다. 새로 승격된 모델을 적용하려면 일정에 따라 다시 불러오거나 서비스를 재시작하십시오.
빠른 확인
오래 실행되는 서비스가 불러와야 할 URI를 결정하십시오.
복습
models:/ URI를 사용해 버전, 단계 또는 별칭으로 모델을 불러오고, 시작 시 한 번만 불러오는 방법을 배웠습니다. 레지스트리와의 왕복 과정이 완료되었습니다. 🚀
자주 묻는 질문
“이름과 단계로 모델 다시 불러오기” 강의는 무료인가요?
네 — “이름과 단계로 모델 다시 불러오기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 MLOps Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“이름과 단계로 모델 다시 불러오기”에서 뭘 배우나요?
코드에서 현재 Production 모델을 가져오세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 MLOps Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
MLOps Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 MLOps Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.
“이름과 단계로 모델 다시 불러오기” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 MLOps Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 MLOps Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.
이 강의의 모든 강의
- 첫 모델 버전 등록하기
- 단계: Staging, Production, Archived
- 모델에 태그와 설명 추가하기
- 이름과 단계로 모델 다시 불러오기