[python] 파이썬 스크립트를 사용한 자동화된 모델 추론
딥러닝 모델을 훈련시키고 추론하기 위한 파이썬 스크립트를 자동화하는 방법을 알아보겠습니다.
1. 모델 추론이란?
모델 추론이란, 훈련된 모델에 새로운 데이터를 입력하여 예측값을 얻는 과정을 말합니다. 이때, 모델 추론을 자동화한다는 것은 새로운 데이터에 대해 반복적으로 모델을 적용하고 결과를 저장하는 프로세스를 자동화하는 것을 의미합니다.
2. 파이썬 스크립트 작성하기
먼저, 모델 추론을 위한 파이썬 스크립트를 작성해야 합니다. 예를들어, TensorFlow나 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크에서 모델을 추론하기 위한 스크립트를 작성할 수 있습니다. 다음은 간단한 예시입니다.
import tensorflow as tf
# 모델 불러오기
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
# 추론할 데이터 로드
data = ...
# 모델 추론
result = model.predict(data)
# 결과 저장
result.save('inference_result.npy')
3. 자동화 스크립트 작성하기
다음으로, 모델 추론을 자동화할 파이썬 스크립트를 작성해야 합니다. 이를 위해 crontab을 사용하여 정기적으로 실행되도록 스케줄링하거나, Airflow나 Luigi와 같은 워크플로우 관리 도구를 사용할 수 있습니다.
또는 다음과 같이 파이썬 스크립트를 작성하여 주기적으로 모델 추론을 실행할 수 있습니다.
import schedule
import time
def run_inference_job():
# 모델 추론 스크립트 실행
...
# 1시간마다 모델 추론 실행
schedule.every(1).hour.do(run_inference_job)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
4. 결론
파이썬을 사용하여 모델 추론을 자동화하는 방법에 대해 알아보았습니다. 모델 추론을 자동화함으로써, 새로운 데이터에 대한 예측을 더 효율적으로 처리할 수 있습니다.