ML 라이프사이클을 위한 MLproject 만들기: 모델 엔지니어링

MLproject 파일은 둘 이상의 엔트리 포인트를 포함할 수 있어요. 즉, 하나의 MLproject 파일로 여러 엔트리 포인트를 실행할 수 있으므로, 단일 MLproject 파일로 여러 단계의 워크플로를 실행할 수 있습니다.

이 연습 문제에서는 model_engineering 엔트리 포인트를 포함하는 MLproject 파일의 시작 부분을 만들어 볼 거예요. 이 엔트리 포인트는 Python 스크립트를 실행하며, Logistic Regression 모델의 하이퍼파라미터 값으로 사용되는 fit_intercept와 n_jobs를 매개변수로 받아요. 이 모델은 보험 청구 데이터에서 사람의 성별을 예측하는 데 사용됩니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

MLflow 소개

연습 안내

ML 라이프사이클의 모델 엔지니어링 단계에 대한 엔트리 포인트 model_engineering을(를) 만드세요.
첫 번째 엔트리 포인트 매개변수를 n_jobs, 두 번째를 fit_intercept로 설정하세요.
매개변수는 command 안에 배치하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

"""
name: insurance_model
python_env: python_env.yaml
entry_points:
  # Set the entry point
  ____:
    parameters: 
      # Set n_jobs 
      ____:
        type: int
        default: 1
      # Set fit_intercept
      ____:
        type: bool
        default: True
    # Pass the parameters to the command
    command: "python3.9 train_model.py {____} {____}"
"""

코드 편집 및 실행

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MLflow 소개

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4.8+

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이 장에서는 MLflow와 그것이 Machine Learning 라이프사이클의 여러 어려움을 어떻게 도와주는지 소개합니다. MLflow를 구성하는 네 가지 핵심 개념을 살펴보며, 특히 MLflow Tracking에 집중해요. 실험과 실행을 생성하고, 지표, 파라미터, 아티팩트를 추적하는 방법을 배웁니다. 마지막으로, MLflow를 프로그래밍 방식으로 검색해 특정 기준에 맞는 실험 실행을 찾는 방법도 익혀요.

Exercise 1: MLflow란 무엇인가요?Exercise 2: MLflow의 구성 요소 Exercise 3: MLflow 실험 Exercise 4: MLflow Tracking Exercise 5: Run 시작하기 Exercise 6: 실행(run) 로깅하기 Exercise 7: 활성 run 데이터를 어떻게 가져오나요?Exercise 8: 실행 조회하기 Exercise 9: 실행 검색 쿼리 옵션 Exercise 10: 실행 검색하기

이 장에서는 MLflow Models를 소개합니다. MLflow의 Models 구성 요소는 Machine Learning 라이프사이클에서 모델 평가와 모델 엔지니어링 단계에 핵심적인 역할을 해요. MLflow Models가 ML 모델 패키징을 표준화하는 방식과 함께 모델을 저장, 로깅, 로드하는 방법을 배웁니다. 더 유연한 활용을 위해 커스텀 MLflow Models를 만드는 방법과 모델 성능을 평가하는 방법도 익혀요. 강력한 “Flavors” 개념을 활용하고, 마지막으로 명령줄 도구를 사용해 모델을 배포해 봅니다.

Exercise 1: MLflow Models 소개 Exercise 2: Machine Learning 모델 패키징하기 Exercise 3: 저장 형식 Exercise 4: MLmodel 파일에는 무엇이 들어 있을까요?Exercise 5: Model API Exercise 6: 모델 저장과 로드 Exercise 7: 모델 로깅과 로딩 Exercise 8: 사용자 정의 모델 Exercise 9: 맞춤형 Python 클래스 만들기 Exercise 10: 사용자 정의 scikit-learn 모델 Exercise 11: Scikit-learn flavor와 평가 Exercise 12: Model serving Exercise 13: 모델 서빙 Exercise 14: 서빙된 모델에서 점수 받기

이 장에서는 MLflow의 핵심 개념인 Model Registry를 소개합니다. Model Registry가 ML 모델의 라이프사이클을 관리하는 데 어떻게 사용되는지 살펴봐요. Model Registry에서 모델을 생성하고 검색하는 방법을 배우고, 모델을 등록한 뒤 사전에 정의된 단계 간에 전환하는 방법을 학습합니다. 마지막으로, Model Registry에서 모델을 배포하는 방법도 익힙니다.

Exercise 1: MLflow Model Registry 소개 Exercise 2: 모델 생성하기 Exercise 3: 모델 검색하기 Exercise 4: 모델 등록하기 Exercise 5: 기존 모델 등록하기 Exercise 6: 새 모델 등록하기 Exercise 7: Model 단계 Exercise 8: Model Registry의 모델 단계 Exercise 9: 모델 단계 전환 Exercise 10: Model 배포 Exercise 11: Model Registry에서 모델 서빙하기 Exercise 12: Model Registry에서 모델 불러오기

이 장에서는 MLflow Projects를 사용해 데이터 과학 코드를 재사용 가능하고 재현 가능하도록 간소화하는 방법을 배웁니다. 먼저 MLflow Projects 개념을 소개하고 MLproject 파일을 만드는 과정을 안내해요. 이후 명령줄과 MLflow Projects 모듈을 통해 프로젝트를 실행하는 방법을 익히며, 코드의 유연성을 높이기 위한 파라미터 사용법도 알아봅니다. 마지막으로 MLflow Projects로 멀티 스텝 워크플로를 만들어 Machine Learning 라이프사이클의 단계를 관리하는 방법을 학습해요.

Exercise 1: MLflow Projects 소개 Exercise 2: MLproject 파일 레이아웃 Exercise 3: MLproject 만들기 Exercise 4: MLflow Projects 실행하기 Exercise 5: MLflow run 명령어 Exercise 6: MLflow projects 모듈 Exercise 7: 매개변수 지정 Exercise 8: MLproject에 매개변수 추가하기 Exercise 9: 프로젝트 실행에 매개변수 추가하기 Exercise 10: 워크플로 Exercise 11: ML 라이프사이클을 위한 MLproject 만들기: 모델 엔지니어링

현재 연습

Exercise 12: ML 라이프사이클을 위한 MLproject 만들기: 모델 평가 Exercise 13: 멀티 스텝 워크플로 만들기: 모델 엔지니어링 Exercise 14: 다단계 워크플로 만들기: Model Evaluation Exercise 15: 마무리