살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계: 텐서플로와 함께하는 머신러닝 프로젝트 자동화

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살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계

# 응용 프로그램의 IP 주소로 대체합니다.

-

targets

: [‘host.docker.internal:8501’]

예제 구성에서는 대상 호스트를

host

.

docker

.

internal

로 구성했습니다. 도커의 도메인 이

름 확인을 활용하여 호스트 시스템을 통해 텐서플로 서빙 컨테이너에 액세스합니다. 도커는 호

스트의

IP

주소에 대한 도메인 이름

host

.

docker

.

internal

을 자동으로 확인합니다.

프로메테우스 구성 파일을 만든 후에는 프로메테우스 인스턴스를 실행하는 도커 컨테이너를

시작할 수 있습니다.

$ docker run -p 9090:9090

\

# 포트 9090을 활성화합니다.

-v /tmp/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml

\

# 구성 파일을 마운

트합니다.

prom/prometheus

프로메테우스는 지표에 대한 대시보드를 제공합니다. 나중에 포트

9090

을 통해 액세스해보죠.

9.5.2

텐서플로 서빙 구성

추론 배치 처리를 위한 이전 구성과 마찬가지로, 로깅 설정을 구성할 때도 작은 구성 파일을 작

성해야 합니다.

원하는 텍스트 편집기를 사용하여 다음 구성을 포함하는 텍스트 파일을 만듭니다. 여기서는 구

성 파일을

/

tmp

/

monitoring

_

config ...