[MLOps] Colab에서 GCP 인증 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
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Colab에서 GOOGLEAPPLICATIONCREDENTIALS 환경변수 설정하기 https://stackoverflow.com/questions/55106556/how-to-refer-a-file-in-google-colab-when-working-with-python DefaultCredentialsError: Could not automatically determine credentials. Please set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS or explicitly create credentials and re-run the application. 다음과 같은 CredentialsError 에러를 로컬에서도 자주 봤었는데 zshrc 에 다음 한 줄 추가로 문제된 적이 없었..
[MLOps] Vertex AI에서 모델 배포하기 (MNIST)
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간단한 코드로 Vertex AI에서 모델 학습 및 배포하는 과정을 다룬다. MNIST 데이터는 데이터를 불러오는 과정을 간단하게 load_data로 할 수 있기 때문에 아래와 같이 간단히 2개의 컴포넌트로 구성할 수 있다. Load data & Training Deploy with endpoint 아래의 과정을 따라오면 다음과 같은 파이프라인을 설계할 수 있다. 0. Import Library Library를 불러오는 부분이다. import kfp from kfp import dsl from kfp.v2 import compiler from kfp.v2.dsl import (Artifact, Dataset, Input, InputPath, Model, Output, OutputPath, Classific..
Tensorflow ONNX
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기본적인 사용법만을 작성한 글입니다. 모델 성능 확인을 위해 MNIST 데이터로 학습하는 과정을 추가했습니다. 참고한 사이트 tensorflow-onnx 목차 tf2onnx 설치 MNIST 모델 학습 및 저장 ONNX로 모델 변환 ONNX로 추론하기 추론 정확도 비교 추론 속도 비교 조금 더 복잡한 모델 결론 tf2onnx 설치 pip install -U tf2onnx # 현재 나의 버전은 1.10.0 # 알고있겠지만 -U는 --upgrade와 같다. MNIST 모델 학습 및 저장 import tensorflow as tf # 데이터 불러오기 (train_x, train_y), (test_x, test_y) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_x, test_x ..