1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. MLflow 소개
Connected

연습 문제

모델 저장과 로드

Model API를 사용하면 동일한 MLflow Tracking 서버에 접근할 수 없는 개발자끼리도 로컬 파일 시스템을 통해 모델을 공유할 수 있어요.

이 연습에서는 Unicorn 데이터셋을 사용해 기존 모델로부터 새로운 LinearRegression 모델을 학습해 보겠습니다. 먼저 로컬 파일 시스템에서 기존 모델을 로드하고, 그 모델을 기반으로 새 모델을 학습한 뒤 다시 로컬 파일 시스템에 저장할 거예요.

기존 모델은 "lr_local_v1"라는 디렉터리에 로컬 파일 시스템으로 저장되어 있습니다. mlflow 모듈은 이미 임포트되어 있어요.

지침

100 XP
  • MLflow 모듈의 scikit-learn 라이브러리를 사용해 로컬 파일 시스템 디렉터리 "lr_local_v1"에서 모델을 로드하세요.
  • mlflow 모듈의 scikit-learn 라이브러리를 사용해 모델을 "lr_local_v2"라는 디렉터리에 로컬로 저장하세요.