2017년 8월 10일 (목)
ⓒ ITWorld, Paul Krill | InfoWorld
구글이 프로덕션 환경에서의 머신러닝 전용 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우 서빙 릴리즈에 들어갔다. 텐서플로우는 지난 2월 베타 버전으로 공개됐다.
텐서플로우 머신러닝 프로젝트의 일부인 텐서플로우 서빙 1.0 라이브러리는 서버 아키텍처와 API를 동일하게 유지하면서 알고리즘과 실험의 배포를 지원하기 위한 것이다. 텐서플로우 서빙은 시간이 지남에 따라 다양한 모델 버전으로 확장하고 롤백하는 기능도 지원한다.
물론 텐서플로우 서빙 라이브러리는 텐서플로우 학습 모델과 통합되며, 다른 모델 유형에도 확장할 수 있다는 장점이 있다. 또, 사전 빌드된 바이너리를 소프트웨어에 사용할 수 있고, 비 리눅스 시스템의 서버 바이너리를 설치할 때 도커 컨테이너를 사용할 수 있다.
텐서플로우 서빙 1.0의 3가지 특징은 다음과 같다.
- 텐서 플로우 모델, 텐서플로우가 아닌 다른 일반 핵심 플랫폼의 서비스와 학습에 대한 표준 지원을 제공하는 C++ 라이브러리
- 도커 컨테이너와 튜토리얼 레퍼런스 하는 바이너리 총합적 모범 사례
- 구글 클라우드 ML 플랫폼 호스팅 서비스, 구글 제품에 사용되는 인터널 인스턴스
텐서플로우 서빙의 주요 개념은 다음과 같다.
- 텐서플로우의 연산이나 중앙 추상화용 클라이언트가 사용하는 기초 오브젝트 서버블(Servables)
- 서버블 주기를 관리하기 위한 로더(Loaders). API는 서버블 로드/언로드에 표준화된다.
- 서버블을 만들어내는 플러그인 모듈인 소스(Sources)
- 서버블 주기를 관리하는 매니저(Managers)
텐서플로우 서빙 1.0 릴리즈는 기존의 세션번들(SessionBundle) 모델 포맷을 텐서플로우 1.0에서 도입된 세이브드모델(SavedModel) 포맷으로 교체했다. 구글은 현재 800개 이상의 활발한 텐서플로우 서빙 프로젝트가 프로덕션 단계에 있다고 밝혔다.
텐서플로우 머신러닝 프로젝트의 일부인 텐서플로우 서빙 1.0 라이브러리는 서버 아키텍처와 API를 동일하게 유지하면서 알고리즘과 실험의 배포를 지원하기 위한 것이다. 텐서플로우 서빙은 시간이 지남에 따라 다양한 모델 버전으로 확장하고 롤백하는 기능도 지원한다.
물론 텐서플로우 서빙 라이브러리는 텐서플로우 학습 모델과 통합되며, 다른 모델 유형에도 확장할 수 있다는 장점이 있다. 또, 사전 빌드된 바이너리를 소프트웨어에 사용할 수 있고, 비 리눅스 시스템의 서버 바이너리를 설치할 때 도커 컨테이너를 사용할 수 있다.
텐서플로우 서빙 1.0의 3가지 특징은 다음과 같다.
- 텐서 플로우 모델, 텐서플로우가 아닌 다른 일반 핵심 플랫폼의 서비스와 학습에 대한 표준 지원을 제공하는 C++ 라이브러리
- 도커 컨테이너와 튜토리얼 레퍼런스 하는 바이너리 총합적 모범 사례
- 구글 클라우드 ML 플랫폼 호스팅 서비스, 구글 제품에 사용되는 인터널 인스턴스
텐서플로우 서빙의 주요 개념은 다음과 같다.
- 텐서플로우의 연산이나 중앙 추상화용 클라이언트가 사용하는 기초 오브젝트 서버블(Servables)
- 서버블 주기를 관리하기 위한 로더(Loaders). API는 서버블 로드/언로드에 표준화된다.
- 서버블을 만들어내는 플러그인 모듈인 소스(Sources)
- 서버블 주기를 관리하는 매니저(Managers)
텐서플로우 서빙 1.0 릴리즈는 기존의 세션번들(SessionBundle) 모델 포맷을 텐서플로우 1.0에서 도입된 세이브드모델(SavedModel) 포맷으로 교체했다. 구글은 현재 800개 이상의 활발한 텐서플로우 서빙 프로젝트가 프로덕션 단계에 있다고 밝혔다.
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