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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..
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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 ..
