Salve um modelo na loja Bento
Registre um artefato de modelo com o BentoML.
Salve um modelo na loja Bento é uma aula grátis de MLOps Academy no CoddyKit. Esta é a aula 1 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de MLOps Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de MLOps Academy inclui 4 aulas no total.
Conheça o BentoML
BentoML é uma estrutura Python que empacota e disponibiliza modelos com agrupamento em lotes e escalonamento integrados, evitando grande parte do código repetitivo. 🚀
Instale-o
Começar exige apenas um comando. Você instala bentoml pelo pip, assim como qualquer outro pacote Python.
pip install bentomlO Bento Store
O Bento Store é um registro local na sua máquina. Todo modelo que você salva é armazenado ali com um nome e uma etiqueta de versão automática.
Treine algo primeiro
Você precisa de um modelo antes de poder salvar um. Aqui, você ajusta um classificador simples do scikit-learn usando alguns dados.
from sklearn.svm import SVC
clf = SVC()
clf.fit(X, y)Salve com a API da estrutura
O BentoML fornece um auxiliar para cada estrutura. Para o scikit-learn, você chama bentoml.sklearn.save_model com um nome e o modelo ajustado.
import bentoml
bentoml.sklearn.save_model("iris_clf", clf)Nomes e etiquetas
Cada salvamento cria uma etiqueta como iris_clf:abc123. O nome permanece igual, enquanto a versão após os dois-pontos muda a cada salvamento.
Outras estruturas também
O mesmo padrão funciona em qualquer lugar. Troque o módulo para corresponder à sua estrutura, como bentoml.pytorch ou bentoml.xgboost.
bentoml.pytorch.save_model("net", model)Liste seus modelos
Você pode ver tudo no armazenamento pelo terminal. O comando bentoml models list mostra nomes, etiquetas e tamanhos.
bentoml models listCarregue-o novamente
Para usar um modelo salvo, carregue-o pela etiqueta. Passar latest obtém a versão mais recente sem fixar um código hash.
model = bentoml.sklearn.load_model("iris_clf:latest")Adicione metadados personalizados
Você pode armazenar informações extras no momento do salvamento. Adicionar metadados, como a precisão, faz com que eles acompanhem o modelo para que a equipe saiba do que se trata.
bentoml.sklearn.save_model("iris_clf", clf, metadata={"acc": 0.96})Limpe versões antigas
O armazenamento pode ficar cheio com o tempo. Você remove tudo de que não precisa mais com o comando bentoml models delete e uma etiqueta.
bentoml models delete iris_clf:abc123Verificação rápida
Você acabou de executar save_model duas vezes para o mesmo nome. O que diferencia os dois salvamentos?
Recapitulação
Você instalou o BentoML, salvou um modelo no Bento Store com um auxiliar da estrutura, listou-o e carregou-o novamente pela etiqueta. Agora o modelo é gerenciado! 🙌
Perguntas Frequentes
A aula “Salve um modelo na loja Bento” é grátis?
Sim — o texto completo de “Salve um modelo na loja Bento” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de MLOps Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de MLOps Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Salve um modelo na loja Bento”?
Registre um artefato de modelo com o BentoML. Você pratica MLOps Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar MLOps Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. MLOps Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 1 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Salve um modelo na loja Bento”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de MLOps Academy?
Sim. Cada aula de MLOps Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
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- Ative o microprocessamento adaptativo em lotes
- Compile um Bento e coloque-o em um contêiner