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안녕하세요! 오늘은 이전 내용에 이어서 BentoML 프레임워크에 대해 소개해드리려 합니다! Bento.. 어디서 많이 들어보시지 않았나요? 도시락을 뜻하는 일본어인데요, 도시락을 뜻하는 Bento 뒤에 ML 이 붙어있는 것으로 보아 Bento + ML ? 음.. ML 도시락? 이라고 생각하실 수 있으실텐데요. 맞습니다! 직관적으로 생각하면 ML 도시락 이라고 생각하실 수도 있으실 것 같아요! 그럼 지금부터 BentoML 이란 무엇인지, 왜 사용해야하는지에 대해서 소개해드리겠습니다! 본격적으로 BentoML 에 대해 설명하기 전에 Model Serving 이란게 무엇인지 살펴보고 들어갈예정인데요. 0. Model Serving 일반적으로 머신러닝으로 학습한 모델을 배포하는 과정에는 크게 두 가지 특징을 ..

팀원들과 프로젝트를 진행할 때 혹은 협업이 필요하여 작업을 할 때, 가상환경 셋팅하고 진행해주세요. xxx.py 파일로 실행 해주시면 됩니다. 등의 반복되는 말의 사용으로 피곤함을 느껴보신 적 많으실텐데요. 이번 시간에는 반복되고 복잡한 빌드과정을 쉽게 자동화 해줄 수 있는 방식에 대해 설명드리고자 합니다. 실제 저희 팀에서도 협업을 하며 테스트를 할 때, 신입분이 들어오시거나 갑자기 프로젝트에 새로 투입되신 분들에게 코드 설명을 할 때 등 반복적으로 설명하는 불필요한 작업에 대해 피로도를 느끼고 있었는데요. 특히, 사소한 빌드 실수로 인해 코드가 실행되지 않는다, 설치가 이상하다 등의 휴먼에러로 인해 발생하는 사건들이 종종 있으시더라구요. 반복되는 작업과 휴먼에러로 인해 협업에 불필요한 차질이 생기는 ..

안녕하세요, 이번 포스팅에서는 이전 포스팅 마지막에 언급드렸던 실습에 대해 다뤄보려 합니다! 1. Sklearn을 이용한 MLFlow 0. Background Model Train 및 Tracking을 실행하는 방식은 2가지 입니다. python 파일을 직접 실행 ML Project를 이용한 mlflow cli 사용 이 글을 작성할 당시에 사용된 특정 모듈에 대한 버전은 다음과 같습니다. mlflow==2.7.1 bentoml==1.1.5 required files MLProject requirements.txt python_env.yaml mlflow_tracking.py inferences_test.py product_download.py train.csv test.csv 1. 머신러닝 모델 훈련 예..

안녕하세요, 이번 포스팅에서는 이전 포스팅 마지막에 언급드렸던 Toy Project WorkFlow 중, MLFlow 부분을 다뤄보려 합니다. 1. MLFlow 란? : MLFLow 는 End-toEnd machine learning lifecycle을 관리하는 오픈소스 플랫폼 입니다. 모든 기계 학습 라이브러리 및 프로그래밍 언어와 함께 사용 가능 공식문서 https://www.mlflow.org/docs/latest/concepts.html 01. MLFlow 파이프라인 : MLFlow 의 전반적인 파이프라인을 도식화하면 아래와 같은 파이프라인으로 설명할 수 있습니다. 일반적인 프로세스와 동일하게, 처음은 데이터 처리과정으로 Data Pipeline으로 구성되어 있습니다. 다음으로는 모델을 생성하고 ..