스파클링소다 4.0 Model Asset

목록

• 들어가며
• 모델 등록
• 모델 패키징
• 마무리

들어가며

• 이전 아티클에서 Trial을 진행하며 모델 파일이 생성되는 과정을 확인해 보았습니다.
  
  
• 이번 아티클에서는 생성된 모델을 서빙하기 위한 사전 작업인 모델 등록 방법에 대해 알아보겠습니다.
  
  

• 포탈 접속은 고객사에서 사전 신청한 도메인(url)로 접속합니다.초기 포탈 로그인 정보는 다음과 같습니다.
  User ID : superuser
  Password : superuser$01
  

지난 아티클에서 관리계정 또는 일반 계정을 생성하였다면 해당 계정으로 접속합니다.

모델 등록

• 모델을 서빙하기전 생성된 모델을 model assets에 등록하는 과정이 필요합니다.
  
  
• 지난 아티클에서 trial 결과 페이지 Artifacts 탭으로 이동 후 Register Model을 클릭합니다.
  
  
  
• 모델에 대한 정보를 입력하고 Register를 클릭합니다.
  - Name : 등록할 모델의 이름을 입력합니다.
  - Experiment : 현재 trial이 진행된 Experiment명이 자동으로 입력됩니다.
  - Model : 학습된 모델을 선택합니다. 

현재 train.py가 실행되며 생성된 모델은 하나이며 자동으로 선택됩니다.

• 모델 등록이 완료되면 아래와 같이 팝업이 생성됩니다.
  
  
  
• 팝업을 종료하면 Model Assets 탭으로 이동되며 모델이 등록된 것을 확인할 수 있습니다.
  

모델 패키징

• 등록된 모델을 서빙하기 위해 패키징하는 작업을 진행합니다. 패키징할 모델의 버전을 선택합니다.
  
  
  
• Export 탭으로 이동하여 export를 클릭합니다.
  
  
  
• 모델 패키징과 관련된 설정을 진행합니다.
  - Export Experiment : 이전 아티클에서 배포를 위해 생성한 experiment를 선택합니다.
  - Export Type : 배포 타입을 model로 선택합니다.

model 타입은 model.pt 파일을 model.onnx 파일로 변환하기 위해 선택합니다.

ONNX란? 
onnx(Open Neural Network Exchange)는 Tensorflow, PyTorch 와 같은, 서로 다른 DNN 프레임워크 환경에서 만들어진 모델들을 서로 호환해서 사용할 수 있도록 도와주는 공유 플랫폼입니다.
예를 들어, Tensorflow 에서 모델을 만들고, 이를 ONNX 그래프로 export 하면,
PyTorch 와 같은 다른 프레임워크에서도, 해당 모델을 import 해서 사용할 수 있습니다.

• Save를 클릭하여 저장하면 모델 패키징이 진행됩니다.
  
  
  
• 정상적으로 완료되면 아래와 같은 페이지로 이동되며 Weight Files 탭에서 model.onnx 파일을 확인할 수 있습니다.
  
  

마무리

• 이번 아티클에서는 학습 코드로 생성된 모델을 서빙하기 위해 model assets에 등록하는 방법을 알아 보았습니다.
  
  
• 다음 아티클에서는 실제 모델을 서비스하는 방법을 알아보겠습니다.