model 모듈
Azure Machine Learning에서 Machine Learning 모델을 관리하기 위한 기능이 포함되어 있습니다.
Model 클래스를 사용하여 다음과 같은 주요 작업을 수행할 수 있습니다.
- 작업 영역에 모델 등록
- 모델을 프로파일링하여 배포 요구 사항 이해
- Docker에서 사용할 모델 패키징
- 유추 엔드포인트에 모델을 웹 서비스로 배포
모델 사용 방법에 대한 자세한 내용은 Azure Machine Learning 작동 방법: 아키텍처 및 개념을 참조하세요.
클래스
| InferenceConfig |
배포에 사용되는 사용자 지정 환경에 대한 구성 설정을 나타냅니다. 유추 구성은 Model 배포 관련 작업에 대한 입력 매개 변수입니다. 구성 개체를 초기화합니다. |
| Model |
기계 학습 학습의 결과를 나타냅니다. 모델은 Azure Machine Learning 학습Run 또는 Azure 외부의 일부 다른 모델 학습 프로세스의 결과입니다. 모델이 어떻게 생성되든 상관없이 이름과 버전으로 표시되는 작업 영역에 등록할 수 있습니다. Model 클래스를 사용하면 Docker와 함께 사용할 모델을 패키지하고 유추 요청에 사용할 수 있는 실시간 엔드포인트로 배포할 수 있습니다. 모델이 만들기, 관리 및 사용되는 방법을 보여 주는 엔드투엔드 자습서는 Azure Machine Learning을 사용하여 MNIST 데이터 및 scikit-learn으로 이미지 분류 모델 학습을 참조하세요. 모델 생성자입니다. 모델 생성자는 제공된 작업 영역과 연결된 Model 개체의 클라우드 표현을 검색하는 데 사용됩니다. 이름 또는 ID를 제공해야 합니다. |
| ModelPackage |
하나 이상의 모델 및 해당 종속성을 Docker 이미지 또는 Dockerfile에 패키징하는 것을 나타냅니다. ModelPackage 개체는 Model 클래스의 package 메서드에서 반환됩니다. package 메서드의 모델 및 종속성을 사용하여 만든 패키지를 초기화합니다. |