ML 명령어 - mnist number 예제

tensorflow의 숫자 데이터로 학습을 진행하고, 개인 객체 저장소에 업로드하여 IRIS Discovery Service 적재, 서빙하는 시나리오입니다.

학습

10개의 숫자 카테고리로 이루어진 7만장의 흑백 숫자 이미지를 다운로드, 전처리, 학습합니다.

tensorflow 2.1.0 패키지가 필요합니다.

pip install tensorflow==2.1.0

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

fashion_mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

# scale the values to 0.0 to 1.0
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# reshape for feeding into the model
train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], 28, 28, 1)
test_images = test_images.reshape(test_images.shape[0], 28, 28, 1)

class_names = ['zero', 'one', 'two', 'three', 'four',
               'five', 'six', 'seven', 'eight', 'nine']

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(input_shape=(28,28,1), filters=8, kernel_size=3,
                        strides=2, activation='relu', name='Conv1'),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax, name='Softmax')
])
model.summary()

testing = False
epochs = 5

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=epochs)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('\nTest accuracy: {}'.format(test_acc))

개인 객체저장소에 모델 업로드

IRIS Discovery Service에 적재하기 위해, tar 파일로 압축하여 개인 객체저장소에 업로드합니다.

boto3 패키지가 필요합니다.

pip install boto3

아래 인자를 입력해주세요.

bucket : 개인 객체 저장소의 bucket

key : 개인 객체 저장소의 key

endpoint_url : 개인 객체 저장소의 url

aws_access_key_id : 개인 객체 저장소의 access_key

aws_secret_access_key : 개인 객체 저장소의 secret_access_key

import tempfile
import tarfile
import os
import boto3
import tensorflow as tf

# 개인 객체저장소 설정
bucket = 'iris'
key = 'number/model.tar'
setting = {
    'endpoint_url': "http://192.168.102.138:9003",
    'verify': False,
    'aws_access_key_id': 'minio',
    'aws_secret_access_key': 'minio123'
}

# 모델 생성
export_path = tempfile.mkdtemp()
tf.keras.models.save_model(
    model,
    export_path,
    overwrite=True,
    include_optimizer=True,
    save_format=None,
    signatures=None,
    options=None
)

# 모델 압축
tar_name = export_path + '/model.tar'
with tarfile.open(tar_name, "w:tar") as tar:
    tar.add(export_path, arcname='./')

# 모델 업로드
cli = boto3.client('s3', **setting)
cli.upload_file(tar_name, bucket, key)

적재

IRIS Discovery Service에 모델을 적재합니다.
적재는 IRIS Discovery Service의 mlmodel import 를 사용합니다.
IRIS Discovery Service의 검색창에 아래 명령어를 입력합니다. path 옵션에 개인 객체저장소 정보, tar로 압축한 모델 경로를 입력합니다.

mlmodel import name=mnist_number type=tf category=classification algorithm=deep format=saved_model path=OBJECTSTORAGE.{CONNECTOR NAME}:model.tar

결과

result
ok

배포

IRIS Discovery Service가 관리하는 tensorflow serving에 모델을 배포합니다.

배포는 IRIS Discovery Service의 mlmodel deploy 를 사용합니다.

IRIS Discovery Service의 검색창에 아래 명령어를 입력합니다.

mlmodel deploy mnist_number label='first number'

결과

mnist_number이 root_mnist_number 이름으로 배포되었습니다.

result	latest_version	serving_name
ok	1	root_mnist_number

서빙 상태 확인

배포한 mnist_number모델의 서빙 상태를 확인합니다.

서빙 상태 확인은 IRIS Discovery Service의 serving status 를 사용합니다.

IRIS Discovery Service의 검색창에 아래 명령어를 입력합니다.

serving status mnist_number

결과

mnist_number모델로 생성한 version 1이 사용 가능한 상태로 배포되었습니다.

version	state	label
1	AVAILABLE	first number

테스트 데이터 업로드

예측을 위한 테스트 데이터를 IRIS에 업로드합니다. 아래 예제를 참조해주세요.

예측

배포된 모델에 대해 4가지 유형의 예측 방법이 있습니다.

python 스크립트 방식
DSL 설정파일 방식
DSL 데이터 소스 입력 방식
curl 방식

이중 DSL 데이터 소스 입력 방식에 대해 진행합니다. python 스크립트 방식, DSL 설정파일 방식, curl 방식은 다음 유즈케이스를 참조해주세요. mnist 옷 모델 적재, 예측 을 참조해주세요.

DSL 데이터 소스 입력 방식

데이터 소스를 입력하여 예측합니다.

예측(서빙)은 IRIS Discovery Service의 serving predict 를 사용합니다.

IRIS Discovery Service에서 mnist_test 모델 선택 후, 검색창에 아래 명령어를 입력합니다.

* | top 50 feature | serving predict mnist_number feature=[(feature, Conv1_input, double, 28, 28,1)] tag=(zero, one, two, three, four, five, six, seven, egiht, nine, ten) version=1

결과

label	tag	feature	predictions	probability	interpreted
0,0,0,0,0,1,0,0,0,0	five	0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0…	[0.62, 0.01, 0.04…]	0.62	five
1,0,0,0,0,0,0,0,0,0	zero	0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0…	[0.14, 0.03, 0.03…]	0.38	zero
…	…	…	…	…	…