온톨로지에서 모델 활용
모델(Model)의 예측을 업무 객체(Object)와 연결하면 사용자는 예측, 추정 또는 분류를 해당 업무의 속성(Property) 맥락에서 사용할 수 있습니다. 데이터 준비와 평가를 마친 모델을 앱에 제공하는 실행 경로를 구성해야 합니다.
온라인 추론 연결
직접 배포를 지원하는 모델은 다음 순서로 연결합니다.
- Foundry 모델을 생성합니다.
- 직접 모델 배포를 구성합니다.
- 같은 입출력 API를 사용하는 모델 함수를 게시합니다. 필요하면 다른 함수에서 이 함수를 호출하여 업무 로직을 추가합니다.
- Workshop, Vertex와 같은 사용자 앱에서 함수를 호출하여 온라인 추론 결과를 사용합니다.
외부 호스팅 모델 리소스나 Spark 모델 API처럼 직접 배포의 지원 범위가 다른 경우에는 목표 온라인 배포의 조건을 따릅니다. 각 배포의 API와 권한 및 변경 관리를 함께 확인합니다.
배치 결과를 객체에 연결
Code Repositories에서 배치 추론을 실행하여 결과 데이터셋을 만들고 객체 유형(Object type)의 기반 데이터셋(Backing dataset)으로 사용할 수도 있습니다. 온라인 함수의 반환값을 화면에 사용하는 방식과 결과를 데이터셋 및 객체 속성으로 반영하는 방식을 구분합니다.
재사용과 해석
업무 속성에 맞춘 모델 출력은 사용자가 내부 학습 알고리즘을 몰라도 예측의 업무 의미를 이해하는 데 도움이 됩니다. 같은 예측을 여러 앱과 후속 업무에서 사용할 수 있어 각 프로젝트가 별도 모델 연결을 반복할 필요가 줄어듭니다.
온톨로지에는 현재 상태를 설명하는 데이터와 향후 변화에 대한 모델의 가정을 함께 연결할 수 있습니다. 여러 모델과 업무 관계를 사용하는 시뮬레이션도 이 구조를 바탕으로 구성합니다. 모델 출력을 사용하는 객체 함수와 액션의 관계는 객체와 추론 연결에 있습니다.