MachineLearning

018. [Kubeflow][KServe] SKLearn model InferenceService 배포하기

[!NOTE] 이 문서는 KServe v0.7을 기준으로 작성되었습니다. 이번글에서는 SKLearn 모델을 학습하고 KServe의 InferenceService로 배포해보겠습니다. 모델 학습, 로컬 테스트, Inferece Serivce 배포 순서로 진행합니다. 모델 학습과 로컬 배포테스트는 건너 뛰셔도 무방합니다. 모델 학습하기 학습할 모델은 머신러닝에서 매우 유명한 Iris 데이터셋, 붓꽃 종 분류 문제를 해결하는 모델입니다. 다음 코드를 수행해서 모델을 학습하고 'model.joblib'으로 학습한 모델을 저장합니다. from sklearn import svm from sklearn import datasets from joblib import dump iris = datasets.load_iris..