8장. 모델을 독립적인 Python 함수로 저장
데이터 모델을 독립된 Python 기능으로 전환하여 노트북 서버 환경 외부에서 실행하여 지능형 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
사전 요구 사항
- FileIntegritypyterLab 인터페이스에 액세스할 수 있습니다.
- You have developed a prediction model in a television.
- Red Hat OpenShift Data Science 샘플 S2I 애플리케이션 리포지토리에서 생성된 Git 리포지토리에 대한 정보 수집이 저장됩니다.
절차
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MultuspyterLab에서 새
prediction.py파일을 생성합니다. predict.py파일을 편집하여 givingpyter의 예측 모델에 따라 예측 기능을 정의합니다.- 예측을 수행하는 데 필요한 코드만 포함합니다. 예를 들어 givespyter의 플롯에만 관련된 라이브러리는 가져올 필요가 없습니다.
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예측을 실행하는 데 새 패키지가 필요한 경우
requirements.txt파일의 내용을 업데이트하고pip install -r requirements.txt를 실행하여 새 패키지를 설치합니다.
예를 들면 다음과 같습니다. 예를 들면 다음과 같이 새 전구 셀에서 함수를 호출하여 노트북에서 독립 Python 함수를 실행할 수 있는지 테스트합니다.
from prediction import predict predict(data)
검증
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predict함수는 올바르게 실행되고, 노트북 셀에서 호출될 때 예상 출력을 반환합니다.
추가 리소스
8.1. 노트북 서버에 Python 패키지 설치
패키지와 version을 requirements.txt 파일에 추가한 다음, 구성 요소 셀에서 pip install 명령을 실행하여 기본 노트북 서버 이미지의 일부가 아닌 Python 패키지를 설치할 수 있습니다.
패키지도 직접 설치할 수 있지만 Red Hat은 requirements.txt 파일을 사용하여 파일에 명시된 패키지를 다른 노트북에서 쉽게 다시 사용할 것을 권장합니다. 또한 S2I 빌드를 사용하여 모델을 배포할 때 requirements.txt 파일을 사용하는 경우에도 유용합니다.
사전 요구 사항
- 줄임터에 로그인하고 장바구니를 엽니다.
절차
다음 방법 중 하나를 사용하여 새 텍스트 파일을 생성합니다.
- + 를 클릭하여 새 시작 관리자를 열고sha 파일을 클릭합니다.
- 파일 → 새 → text 파일을 클릭합니다.
텍스트 파일의 이름을
requirements.txt로 변경합니다.- 파일 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 RenameTEXT 를 클릭합니다. 파일 이름 대화 상자가 열립니다.
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새 이름 필드에
requirements.txt를 입력하고 Rename 을 클릭합니다.
설치할 패키지를
requirements.txt파일에 추가합니다.altair
==(equal to) 연산자를 사용하여 설치할 정확한 버전을 지정할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.altair==4.1.0
참고시간 경과에 따라 서버 안정성 향상을 위해 정확한 패키지 버전을 지정하는 것이 좋습니다. 새로운 패키지 버전은 환경 동작에 바람직하지 않거나 예기치 않은 변경 사항을 도입할 수 있습니다.
동시에 여러 패키지를 설치하려면 각 패키지를 별도의 줄에 배치합니다.
구성 요소 셀을 사용하여
requirements.txt의 패키지를 서버에 설치합니다.노트북에 새 셀을 생성하고 다음 명령을 입력합니다.
!pip install -r requirements.txt
- Shift 키를 누른 후 Enter 키를 입력하여 셀을 실행합니다.
중요이렇게 하면 번개성 서버에 패키지가 설치되지만 코드에서 패키지를 사용하려면 코드 셀에서
import지시문을 실행해야 합니다.import altair
검증
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requirements.txt패키지가 구성 요소 서버에 설치된 패키지 목록에 표시되는지 확인합니다. 자세한 내용은 노트북 서버에 설치된 Python 패키지 보기를 참조하십시오.