TensorFlow Serving을 사용하여 Python에서 모델을 배포하는 방법은 무엇입니까?

기계 학습 모델 배포는 인공 지능 애플리케이션을 기능적으로 만드는 데 중요하며, 생산 환경에서 모델을 효과적으로 제공하기 위해 TensorFlow Serving은 안정적인 솔루션을 제공합니다. 모델이 훈련되어 배포 준비가 되면 실시간 요청을 처리하기 위해 효율적으로 서비스를 제공하는 것이 중요합니다. TensorFlow Serving은 프로덕션 환경에 머신러닝 모델을 원활하게 배포하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다.

이 기사에서는 TensorFlow Serving을 사용하여 Python에서 모델을 배포하는 단계에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

모델 배포란 무엇인가요?

모델 배포에는 학습된 기계 학습 모델을 실시간 예측에 사용할 수 있게 만드는 작업이 포함됩니다. 이는 모델을 개발 환경에서 들어오는 요청을 효율적으로 처리할 수 있는 프로덕션 시스템으로 이동하는 것을 의미합니다. TensorFlow Serving은 머신러닝 모델 배포를 위해 특별히 제작된 고성능 시스템입니다.

TensorFlow 서비스 설정

먼저 시스템에 TensorFlow Serving을 설치해야 합니다. TensorFlow Serving을 설정하려면 아래 단계를 따르세요 -

1단계: TensorFlow Serving 설치

먼저 패키지 관리자 pip를 사용하여 TensorFlow Serving을 설치하세요. 명령 프롬프트 또는 터미널을 열고 다음 명령을 입력하십시오 -

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2단계: TensorFlow 서비스 서버 시작

설치 후 다음 명령을 실행하여 TensorFlow Serving 서버를 시작하세요. -

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`/path/to/model/directory`를 훈련된 모델이 저장된 경로로 바꿉니다.

모델 배포 준비

모델을 배포하기 전에 TensorFlow Serving이 이해할 수 있는 형식으로 저장해야 합니다. 모델 배포를 준비하려면 다음 단계를 따르세요. -

SavedModel 형식으로 모델을 저장하세요

Python 스크립트에서 다음 코드를 사용하여 훈련된 모델을 SavedModel 형식으로 저장합니다. -

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모델 서명 정의

모델 서명은 모델 입력 및 출력 텐서에 대한 정보를 제공합니다. `tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def` 함수를 사용하여 모델 서명을 정의하세요. 여기에 예가 있습니다 -

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서명으로 모델 저장

서명과 함께 모델을 저장하려면 다음 코드를 사용하세요 -

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TensorFlow Serving을 사용하여 모델 제공

이제 모델이 준비되었으므로 TensorFlow Serving을 사용하여 모델을 제공할 차례입니다. 아래 단계를 따르세요 -

TensorFlow Serving과 연결

Python 스크립트에서 gRPC 프로토콜을 사용하여 TensorFlow Serving과 연결을 설정합니다. 여기에 예가 있습니다 -

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요청 만들기

예측을 하려면 요청 protobuf 메시지를 생성하고 모델 이름과 서명 이름을 지정하세요. 여기에 예가 있습니다 -

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`data`를 예측하려는 입력 데이터로 바꾸세요.

요청을 보내고 응답을 받으세요

TensorFlow Serving에 요청을 보내고 응답을 검색합니다. 여기에 예가 있습니다 -

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`timeout_seconds` 매개변수는 응답을 기다리는 최대 시간을 지정합니다.

배포된 모델 테스트

배포된 모델이 제대로 작동하는지 확인하려면 샘플 입력을 사용하여 테스트해야 합니다. 배포된 모델을 테스트하는 방법은 다음과 같습니다.

샘플 데이터 준비

모델의 예상 입력 형식과 일치하는 샘플 입력 데이터 세트를 만듭니다.

배포된 모델에 요청 보내기

배포된 모델에 요청을 생성하고 보냅니다.

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결과 평가

배포된 모델에서 받은 출력을 예상 출력과 비교합니다. 이 단계를 통해 모델이 정확한 예측을 수행할 수 있습니다.

배포 확장 및 모니터링

예상 수요가 증가함에 따라 대량의 수신 요청을 처리할 수 있도록 배포를 확장하는 것이 중요합니다. 또한 배포 모니터링은 배포된 모델의 성능과 상태를 추적하는 데 도움이 됩니다. 다음 확장 및 모니터링 전략 구현을 고려해보세요. -

줌

• 로드 밸런싱을 위해 TensorFlow Serving의 여러 인스턴스를 사용하세요.

• Docker 및 Kubernetes와 같은 플랫폼을 사용하여 컨테이너화하세요.

모니터링

• 요청 대기 시간, 오류율, 처리량 등의 지표를 수집합니다.

• 중요한 이벤트에 대한 알림 및 알림을 설정하세요.

예

아래 프로그램 예는 TensorFlow Serving을 사용하여 모델을 배포하는 방법을 보여줍니다 -

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위 예에서 "/path/to/your/trained/model"을 훈련된 모델의 실제 경로로 바꿔야 합니다. 모델은 Keras의 load_model() 함수를 사용하여 로드됩니다.

다음으로 모델은 TensorFlow SavedModel 형식으로 변환되어 지정된 내보내기 경로에 저장됩니다.

그런 다음 os.system() 함수를 사용하여 tensorflow_model_server 명령을 실행하는 TensorFlow Serving 서버를 시작합니다. 이 명령은 서버 포트, 모델 이름(your_model) 및 내보낸 모델이 있는 기본 경로를 지정합니다.

TensorFlow Serving이 설치되어 있는지 확인하고 파일 경로를 시스템에 적합한 값으로 바꾸세요.

원하는 출력

서버가 성공적으로 시작되면 예측 서비스를 제공할 준비가 됩니다. 다른 프로그램이나 API를 사용하여 서버에 예측 요청을 보낼 수 있으며, 서버는 로드된 모델을 기반으로 한 예측 출력으로 응답합니다.

결론

결론적으로 예측 기능을 활용하려면 프로덕션 환경에 기계 학습 모델을 배포하는 것이 중요합니다. 이 문서에서는 TensorFlow Serving을 사용하여 Python에서 모델을 배포하는 프로세스를 살펴봅니다. TensorFlow Serving 설치, 모델 배포 준비, 모델 제공 및 성능 테스트에 대해 논의했습니다. 다음 단계를 통해 TensorFlow 모델을 성공적으로 배포하고 정확한 실시간 예측을 수행할 수 있습니다.

위 내용은 TensorFlow Serving을 사용하여 Python에서 모델을 배포하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!