Foundry 모델 리소스

모델 리소스(Model resource)는 추론을 위한 산출물입니다. 머신러닝뿐 아니라 예측, 최적화, 물리 모델과 업무 규칙도 담을 수 있습니다. 업무 데이터에 관한 로직으로 예측을 만들고 의사결정을 지원합니다.

산출물과 어댑터

모델은 저장된 가중치나 컨테이너 같은 모델 산출물(Model artifact), 그리고 이를 로드, 초기화하고 추론하는 방법을 정의하는 모델 어댑터(Model adapter)로 구성됩니다.

어댑터는 Python 라이브러리 일부로 게시됩니다. Code Repositories, Jupyter 또는 Model Studio에서 학습한 모델, 업로드한 가중치 및 checkpoint, 컨테이너 모델을 플랫폼의 공통 인터페이스로 연결합니다.

관리와 활용

모델은 버전 이력, 세분화 권한, 의존성 관리, 계보와 API 관리를 제공합니다. 온라인 추론 배포로 호스팅하거나 Pipeline Builder에서 배치 및 스트리밍 추론에 사용할 수 있습니다. 지원 모델과 실행 모드의 조건은 소비 경로에 따라 확인해야 합니다.

Modeling Objectives에서 평가, 검토와 릴리스를 관리하고 모델 함수를 온톨로지 앱 및 시나리오에 연결합니다. Workflow Lineage에서는 모델을 사용하는 함수, 온라인 배포 API, 상태, 로그와 지표를 조사할 수 있습니다.