파이썬과 Azure를 이용한 딥러닝 모델 훈련 및 배포

06 Nov 2023

azure

딥러닝은 현재 인공지능 분야에서 매우 인기 있는 기술이며, 이를 활용하여 다양한 분야에서의 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 딥러닝 모델은 데이터로부터 학습하여 패턴을 인식하고 예측을 수행할 수 있는데, 이를 위해서는 모델을 훈련하고 배포해야 합니다. 이번 글에서는 파이썬과 Microsoft Azure를 이용하여 딥러닝 모델을 훈련하고 배포하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Azure Machine Learning 소개

Azure Machine Learning(이하 AML)은 Microsoft Azure에서 제공하는 기계 학습 및 딥러닝 서비스입니다. AML을 사용하면 딥러닝 모델을 훈련하고 배포하는 프로세스를 간편하게 관리할 수 있습니다. AML은 Jupyter 노트북을 통해 파이썬 코드를 실행할 수 있고, 대용량 데이터를 위한 분산 계산, 모델 훈련 및 배포, 모델 모니터링 등을 지원합니다.

2. 딥러닝 모델 훈련하기

AML을 통해 딥러닝 모델을 훈련하려면 다음 단계를 따릅니다.

Step 1: AML 워크스페이스 생성하기

from azureml.core import Workspace

ws = Workspace.create(name='myworkspace',
                      subscription_id='SUBSCRIPTION_ID',
                      resource_group='RESOURCE_GROUP',
                      location='LOCATION')

Step 2: 데이터 준비하기

from azureml.core import Dataset

# 데이터 가져오기
dataset = Dataset.get_by_name(ws, name='mydataset')

# 데이터 전처리
preprocessed_data = dataset.preprocess()

Step 3: 딥러닝 모델 생성하기

from azureml.core import Environment, ScriptRunConfig

# 환경 설정 생성
env = Environment.from_conda_specification(name='myenv', file_path='environment.yml')

# 스크립트 설정 생성
script = ScriptRunConfig(source_directory='src',
                         script='train.py',
                         arguments=['--data-path', preprocessed_data.as_mount()])

# 모델 훈련 실행
run = experiment.submit(config=script)

Step 4: 모델 평가하기

# 모델 평가
metrics = run.get_metrics()
print(metrics['accuracy'])

3. 딥러닝 모델 배포하기

훈련된 딥러닝 모델을 배포하기 위해서는 AML의 모델 관리 기능을 사용할 수 있습니다.

Step 1: 모델 등록하기

from azureml.core import Model

# 모델 등록
model = run.register_model(model_name='mymodel', model_path='outputs/model.pkl')

Step 2: 모델 배포하기

from azureml.core import Webservice, Model

# 웹 서비스 생성
deployment_config = AciWebservice.deploy_configuration(cpu_cores=1, memory_gb=1)
service = Model.deploy(workspace=ws,
                       name='myservice',
                       models=[model],
                       inference_config=inference_config,
                       deployment_config=deployment_config)
service.wait_for_deployment(show_output=True)

Step 3: 모델 예측하기

import requests
import json

# 예측 요청 생성
data = {'input': [[1, 2, 3, 4]]}
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
response = requests.post(service.scoring_uri, data=json.dumps(data), headers=headers)

# 예측 결과 출력
print(response.json())

결론

이렇게 파이썬과 Azure를 이용하여 딥러닝 모델을 훈련하고 배포하는 방법을 알아보았습니다. Azure Machine Learning은 딥러닝 모델의 효율적인 관리와 배포를 가능하게 하며, 파이썬과의 통합을 통해 개발자들에게 편리한 환경을 제공합니다. Azure를 활용하여 딥러닝 모델을 구축하고 실제 응용 프로그램에 적용해 보세요!

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