살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계: 텐서플로와 함께하는 머신러닝 프로젝트 자동화

221

8

장

텐서플로 서빙을 사용한 모델 배포

만 유용합니다. 따라서 모델 서버에서 제공하는 메타데이터에는 피드백 루프의 주석을 달기 위

한 정보가 포함됩니다.

8.13.1

모델 메타데이터에 대한

REST

요청

텐서플로 서빙에서는 모델 메타데이터를 간단하게 요청할 수 있습니다. 텐서플로 서빙은 모델

메타데이터의 엔드포인트를 제공합니다.

http://{HOST}:{PORT}/v1/models/{MODEL_NAME}[/versions/{MODEL_VERSION}]/metadata

앞에서 설명한

REST

API

추론 요청과 마찬가지로, 요청

URL

에서 모델 버전을 지정하는 옵션

이 있습니다. 만약 지정하지 않으면 모델 서버가 기본 모델에 관한 정보를 제공합니다.

[예제

8

-

7

]에서 알 수 있듯이, 단일

GET

요청으로 모델 메타데이터를 요청할 수 있습니다.

예제

8-7

파이썬 클라이언트를 사용한 모델 메타데이터 요청의 예

import

requests

def

metadata_rest_request(model_name, host=”localhost”,

port=8501, version=None):

url = “http://{}:{}/v1/models/{}/”.format(host, port, model_name)

if

version:

url += “versions/{}”.format(version) ...