MLOps Academy · 강의

Bento Store에 모델 저장하기

BentoML로 모델 산출물을 등록하세요.

레슨 1/413개 단계

Bento Store에 모델 저장하기은(는) CoddyKit의 무료 MLOps Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 1번째 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.

BentoML 알아보기

BentoML은 일괄 처리와 확장 기능이 기본 제공되는 Python 프레임워크로, 모델을 패키징하고 제공할 수 있습니다. 따라서 반복적인 기본 코드를 많이 작성하지 않아도 됩니다. 🚀

설치하기

명령 하나면 시작할 수 있습니다. 다른 Python 패키지와 마찬가지로 pip에서 bentoml을 설치합니다.

pip install bentoml

Bento Store

Bento Store는 컴퓨터에 있는 로컬 레지스트리입니다. 저장하는 모든 모델이 이름과 자동 버전 태그와 함께 이곳에 저장됩니다.

먼저 모델 학습하기

모델을 저장하려면 먼저 모델이 필요합니다. 여기서는 일부 데이터를 사용해 간단한 scikit-learn 분류기를 학습합니다.

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

프레임워크 API로 저장하기

BentoML은 프레임워크마다 도우미를 제공합니다. scikit-learn의 경우 이름과 학습된 모델을 사용해 bentoml.sklearn.save_model을 호출합니다.

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

이름과 태그

저장할 때마다 iris_clf:abc123과 같은 태그가 생성됩니다. 콜론 앞의 이름은 같지만 콜론 뒤의 버전은 저장할 때마다 달라집니다.

다른 프레임워크도 지원합니다

같은 패턴을 어디서나 사용할 수 있습니다. bentoml.pytorch나 bentoml.xgboost처럼 사용 중인 프레임워크에 맞게 모듈을 바꾸면 됩니다.

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

모델 목록 확인하기

터미널에서 저장소의 모든 항목을 확인할 수 있습니다. bentoml models list 명령은 이름, 태그, 크기를 보여 줍니다.

bentoml models list

다시 불러오기

저장된 모델을 사용하려면 태그로 불러옵니다. latest를 전달하면 해시를 직접 지정하지 않고 최신 버전을 가져옵니다.

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

사용자 지정 메타데이터 추가하기

저장할 때 추가 정보를 함께 보관할 수 있습니다. 정확도 같은 메타데이터를 추가하면 모델과 함께 저장되므로 팀원들이 모델의 정보를 알 수 있습니다.

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

오래된 버전 정리하기

시간이 지나면 저장소가 가득 찰 수 있습니다. 더 이상 필요하지 않은 항목은 태그와 함께 bentoml models delete 명령으로 삭제합니다.

bentoml models delete iris_clf:abc123

빠른 확인

같은 이름으로 save_model을 방금 두 번 실행했습니다. 두 저장 결과를 구분하는 것은 무엇인가요?

인터랙티브 레슨에서 답해보세요

요약

BentoML을 설치하고, 프레임워크 도우미를 사용해 모델을 Bento Store에 저장했으며, 목록을 확인하고 태그로 다시 불러왔습니다. 이제 모델을 관리할 수 있습니다! 🙌

무료로 시작

AI 튜터와 함께 Python을(를) 배우세요 — 무료

브라우저에서 실제 코드를 작성하고 실행하며, 24/7 AI 튜터로부터 즉각적인 도움을 받고, 웹이나 앱에서 중단한 부분부터 계속 학습하세요.

코스: 30
레슨: 120

무료로 학습 시작 전체 코스 보기

자주 묻는 질문

“Bento Store에 모델 저장하기” 강의는 무료인가요?

네 — “Bento Store에 모델 저장하기” 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.

“Bento Store에 모델 저장하기”에서 뭘 배우나요?

BentoML로 모델 산출물을 등록하세요. 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 1번째 강의입니다.

“Bento Store에 모델 저장하기” 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.

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