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

  1. MultuspyterLab에서 새 prediction.py 파일을 생성합니다.
  2. predict .py 파일을 편집하여 givingpyter의 예측 모델에 따라 예측 기능을 정의합니다.

    • 예측을 수행하는 데 필요한 코드만 포함합니다. 예를 들어 givespyter의 플롯에만 관련된 라이브러리는 가져올 필요가 없습니다.
    • 예측을 실행하는 데 새 패키지가 필요한 경우 requirements.txt 파일의 내용을 업데이트하고 pip install -r requirements.txt 를 실행하여 새 패키지를 설치합니다.
  3. 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

  • predict 함수는 올바르게 실행되고, 노트북 셀에서 호출될 때 예상 출력을 반환합니다.

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.

참고

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

  1. 다음 방법 중 하나를 사용하여 새 텍스트 파일을 생성합니다.

    • + 를 클릭하여 새 시작 관리자를 열고sha 파일을 클릭합니다.
    • 파일text 파일을 클릭합니다.
  2. 텍스트 파일의 이름을 requirements.txt 로 변경합니다.

    1. 파일 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 RenameTEXT 를 클릭합니다. 파일 이름 대화 상자가 열립니다.
    2. 새 이름 필드에 requirements.txt 를 입력하고 Rename 을 클릭합니다.
  3. 설치할 패키지를 requirements.txt 파일에 추가합니다.

    altair

    == (equal to) 연산자를 사용하여 설치할 정확한 버전을 지정할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

    altair==4.1.0
    참고

    시간 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.

  4. 구성 요소 셀을 사용하여 requirements.txt 의 패키지를 서버에 설치합니다.

    1. 노트북에 새 셀을 생성하고 다음 명령을 입력합니다.

      !pip install -r requirements.txt
    2. Shift 키를 누른 후 Enter 키를 입력하여 셀을 실행합니다.
    중요

    이렇게 하면 번개성 서버에 패키지가 설치되지만 코드에서 패키지를 사용하려면 코드 셀에서 import 지시문을 실행해야 합니다.

    import altair

검증