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빠른 시작: Jupyter 노트북에서 머신 러닝 모델 빌드 및 배치

빠른 시작: Jupyter 노트북에서 머신 러닝 모델 빌드 및 배치

Jupyter 노트북에서 Watson Machine Learning을 사용하여 머신 러닝 모델을 작성, 훈련 및 배치할 수 있습니다. Jupyter 노트북에 대해 읽고, 비디오를 시청하고, 중급자에게 적합하며 코딩을 필요로 하는 학습서를 봅니다.

필수 서비스
Watson Studio
Watson Machine Learning

기본 워크플로우에는 다음 태스크가 포함됩니다.

  1. 프로젝트를 작성하십시오. 프로젝트는 데이터 작업을 위해 다른 사용자와 협업하는 위치입니다.
  2. 프로젝트에 노트북을 추가합니다. 공백 노트북을 작성하거나 파일 또는 GitHub 저장소에서 노트북을 가져올 수 있습니다.
  3. 코드를 추가하고 노트북을 실행합니다.
  4. 모델 파이프라인을 검토하고 원하는 파이프라인을 모델로 저장하십시오.
  5. 모델을 배치하고 테스트하십시오.

Jupyter 노트북에 대해 읽기

Jupyter 노트북은 대화식 컴퓨팅을 위한 웹 기반 환경입니다. 노트북에 머신 러닝 모델을 빌드하려면 Jupyter 노트북에서 코딩에 익숙해야 합니다. 데이터를 처리하는 작은 코드 조각을 실행한 후 계산 결과를 즉시 볼 수 있습니다. 이 도구를 사용하여 데이터에 대해 작업하고 데이터를 Watson Machine Learning에 저장하고 모델을 배치하는 데 필요한 모든 빌딩 블록을 어셈블, 테스트 및 실행할 수 있습니다.

노트북에서 모델 훈련에 대해 자세히 읽기

모델을 빌드하는 다른 방법에 대해 학습

Jupyter 노트북에서 모델을 작성하는 것에 대한 비디오 시청

비디오 시청 Jupyter 노트북에서 머신 러닝 모델을 훈련, 배치 및 테스트하는 방법을 보려면 이 비디오를 시청하십시오.

이 비디오는 이 문서의 개념 및 태스크를 학습하기 위한 시각적 방법을 제공합니다.


학습서를 사용하여 Jupyter 노트북에서 모델 작성

이 학습서에서는 다음 태스크를 완료합니다.

이 튜토리얼을 완료하는 데 대략 30분 정도 소요됩니다.

샘플 데이터

이 학습서에서 사용되는 샘플 데이터는 Scikit-Learn의 일부이며 모델을 훈련하여 0-9의 손으로 쓴 숫자의 이미지를 인식하는 데 사용됩니다.




  • 비디오 사진 사용

    팁: 비디오를 시작한 후 학습을 통해 화면이동하면 비디오가 그림 모드로 이동합니다. 픽처 인 픽처를 사용하여 최상의 경험을 얻으려면 비디오 목차를 닫으십시오. 그림 모드를 사용하여 이 학습서의 태스크를 완료하면서 비디오를 따라갈 수 있습니다. 각 태스크에 대한 시간소인을 클릭하여 수행하십시오.

    다음 애니메이션 이미지는 비디오 픽처 인 픽처 및 목차 기능을 사용하는 방법을 보여줍니다.

    그림 및 장을 사용하는 방법

    커뮤니티에서 도움 받기

    이 튜토리얼에 대한 도움이 필요한 경우 Cloud Pak for Data 커뮤니티 토론 포럼에서 질문하거나 응답을 찾을 수 있습니다.

    브라우저 창 설정

    이 튜토리얼을 완료하는 최적의 경험을 위해 한 브라우저 창에서 Cloud Pak for Data 를 열고 두 애플리케이션 간에 쉽게 전환할 수 있도록 다른 브라우저 창에서 이 튜토리얼 페이지를 열어 두십시오. 따라하기 쉽도록 두 개의 브라우저 창을 나란히 배열하는 것을 고려하십시오.

    병행 학습서 및 UI

    팁: 사용자 인터페이스에서 이 학습서를 완료하는 동안 안내식 둘러보기가 표시되면 나중에를 클릭하십시오.

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  • 데이터 및 AutoAI 실험을 저장할 프로젝트가 필요합니다. 기존 프로젝트를 사용하거나 프로젝트를 작성할 수 있습니다.

    1. 탐색 메뉴 탐색 메뉴에서 프로젝트 > 모든 프로젝트 보기 를 선택하십시오.

    2. 기존 프로젝트를 엽니다. 새 프로젝트를 사용하려면 다음을 수행하십시오.

      1. 새 프로젝트를 클릭하십시오.

      2. 빈 프로젝트 작성을 선택하십시오.

      3. 프로젝트의 이름 및 선택적 설명을 입력하십시오.

      4. 기존 오브젝트 스토리지 서비스 인스턴스를 선택하거나 새로 작성하십시오.

      5. 작성을 클릭하십시오.

    3. 프로젝트가 열리면 관리 탭을 클릭하고 서비스 및 통합 페이지를 선택하십시오.

      학습서 비디오 미리보기 이 태스크를 미리보려면 00:07에서 시작하는 비디오를 보십시오.

      1. IBM 서비스 탭에서 서비스 연관을 클릭하십시오.

      2. Watson Machine Learning 인스턴스를 선택하십시오. Watson Machine Learning 서비스 인스턴스가 아직 프로비저닝되지 않은 경우 다음 단계를 수행하십시오.

        1. 새 서비스를 클릭하십시오.

        2. Watson Machine Learning을 선택하십시오.

        3. 작성을 클릭하십시오.

        4. 목록에서 새 서비스 인스턴스를 선택하십시오.

      3. 서비스 연관을 클릭하십시오.

      4. 필요한 경우 취소 를 클릭하여 서비스 및 통합 페이지로 돌아가십시오.

    자세한 정보를 보거나 비디오를 보려면 프로젝트 작성을 참조하십시오.
    연관된 서비스에 대한 자세한 정보는 연관된 서비스 추가를 참조하십시오.

    체크포인트 아이콘 진행 상태 확인

    다음 이미지는 새 프로젝트를 표시합니다.

    다음 이미지는 새 프로젝트를 표시합니다.


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  • 학습서 비디오 미리보기 이 태스크를 미리 보려면 00:18에서 시작하는 비디오를 보십시오.

    이 학습서에서는 샘플 노트북을 사용합니다. 프로젝트에 샘플 노트북을 추가하려면 다음 단계를 수행하십시오.

    1. 자원 허브에서 sckit-learn to recognize digits 노트북 사용 에 액세스하십시오.

    2. 프로젝트에 추가를 클릭하십시오.

    3. 목록에서 프로젝트를 선택하고 추가를 클릭하십시오.

    4. 노트북 이름 및 설명을 확인하십시오(선택사항).

    5. 이 노트북에 대해 런타임 환경을 선택하십시오.

    6. 작성을 클릭하십시오. 노트북 편집기가 로드되기를 기다리십시오.

    7. 메뉴에서 커널 > 다시 시작 및 출력 지우기를 클릭한 후 다시 시작 및 모든 출력 지우기 를 클릭하여 확인하고 마지막으로 저장된 실행에서 출력을 지우십시오.

    체크포인트 아이콘 진행 상태 확인

    다음 이미지는 새 노트북을 표시합니다.

    다음 이미지는 새 노트북을 표시합니다.


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  • 학습서 비디오 미리보기 이 태스크를 미리 보려면 00:44에서 시작하는 비디오를 보십시오.

    노트북의 첫 번째 섹션에서는 IBM Cloud 인증 정보 및 Watson Machine Learning 서비스 인스턴스 위치를 지정하여 환경을 설정합니다. 노트북에서 환경을 설정하려면 다음 단계를 수행하십시오.

    1. 환경 설정 섹션으로 스크롤하십시오.

    2. API 키와 위치를 얻는 방법을 선택하십시오.

      • 명령 프롬프트에서 노트북에서 IBM Cloud CLI 명령을 실행하십시오.

      • IBM Cloud 콘솔을 사용하십시오.

        1. IBM Cloud 콘솔의 API키 섹션API키 작성를 실행하십시오.

        2. IBM Cloud 리소스 목록에 액세스하여 Watson Machine Learning 서비스 인스턴스를 보고 위치를 기록하십시오.

        3. 올바른 엔드포인트 URL은 Watson Machine Learning API Docs 를 참조하십시오. 예를 들어, 댈러스는 미국 남부에 있습니다.

    3. API 키와 위치를 셀 1에 붙여 넣습니다.

    4. 셀 1 및 2를 실행합니다.

    5. 셀 3을 실행하여 ibm-watson-machine-learning 패키지를 설치하십시오.

    6. 셀 4를 실행하여 API 클라이언트를 가져오고 신임 정보를 사용하여 API 클라이언트 인스턴스를 작성하십시오.

    7. 셀 5를 실행하여 모든 기존 배치 영역의 목록을 확인하십시오. 배치 영역이 없는 경우 다음 단계를 수행하십시오.

      1. Cloud Pak for Data 배치를 사용하여 다른 탭을 여십시오.

      2. 탐색 메뉴 탐색 메뉴에서 배치를 클릭하십시오.

      3. 새 배치 공간을 클릭하십시오.

      4. 배치에 대한 이름 및 선택적 설명을 추가하십시오.

      5. 작성을 클릭한 후 새 공간 보기를 클릭하십시오.

      6. 관리 탭을 클릭하십시오.

      7. 공간 GUID를 복사하고 탭을 닫으십시오. 이 값은 space_id입니다.

    8. 적절한 배치 영역 ID를 복사하여 셀 6에 붙여넣은 다음 셀 6및 셀 7을 실행하여 기본 영역을 설정하십시오.

    체크포인트 아이콘 진행 상태 확인

    다음 이미지는 모든 환경 변수가 설정된 노트북을 표시합니다.

    다음 이미지는 모든 환경 변수가 설정된 노트북을 표시합니다.


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  • 학습서 비디오 미리보기 이 태스크를 미리 보려면 02:14에 시작하는 비디오를 보십시오.

    이제 모든 환경 변수가 설정되었으므로 노트북에서 나머지 셀을 실행할 수 있습니다. 주석을 읽고, 셀을 실행하고, 출력을 검토하려면 다음 단계를 수행하십시오.

    1. 데이터 탐색 섹션에서 셀을 실행하십시오.

    2. scikit-learn 모델 작성 섹션의 셀을 실행하십시오.

      1. 데이터를 세 개의 데이터 세트(훈련, 테스트 및 스코어)로 분할하여 데이터를 준비하십시오.

      2. 파이프라인을 작성하십시오.

      3. 모델을 훈련하십시오.

      4. 테스트 데이터를 사용하여 모델을 평가하십시오.

    3. 모델 공개 섹션에서 셀을 실행하여 모델을 공개하고, 모델 세부사항을 가져오고, 모든 모델을 가져오십시오.

    4. 모델 배치 작성 섹션에서 셀을 실행하십시오.

    5. 배치 세부사항 가져오기 섹션에서 셀을 실행하십시오.

    6. 점수 섹션 * 에서 셀을 실행하십시오. 이 섹션은 배포된 모델에 스코어링 요청을 보내고 예측을 표시합니다.

    7. 파일 > 저장 을 눌러 노트북 및 해당 출력을 저장하십시오.

    체크포인트 아이콘 진행 상태 확인

    다음 이미지는 예측이 있는 노트북을 표시합니다.

    다음 이미지는 예측이 있는 노트북을 표시합니다.


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  • 학습서 비디오 미리보기 이 태스크를 미리 보려면 04:07에서 시작하는 비디오를 보십시오.

    또한 배치 영역에서 직접 모델 배치를 볼 수도 있습니다. 다음 단계에 따라 공간에서 배치된 모델을 테스트하십시오.

    1. 탐색 메뉴 탐색 메뉴에서 배치를 클릭하십시오.

    2. 공간 탭을 클릭하십시오.

    3. 목록에서 적절한 배치 공간을 선택하십시오.

    4. Scikit 모델을 클릭하십시오.

    5. scikit 모델 배치를 클릭하십시오.

    6. 엔드포인트코드 스니펫을 검토하십시오.

    7. 테스트 탭을 클릭하십시오. 다음 JSON 코드를 붙여 배치된 모델을 테스트할 수 있습니다.

         {"input_data": [{"values": [[0.0, 0.0, 5.0, 16.0, 16.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.0, 16.0, 7.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 12.0, 15.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 15.0, 16.0, 15.0, 4.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.0, 13.0, 16.0, 9.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 14.0, 12.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.0, 12.0, 16.0, 8.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 15.0, 15.0, 1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 6.0, 16.0, 12.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.0, 16.0, 13.0, 10.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.0, 5.0, 15.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.0, 15.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 13.0, 13.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.0, 16.0, 9.0, 4.0, 1.0, 0.0, 0.0, 3.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 10.0, 0.0, 0.0, 5.0, 16.0, 11.0, 9.0, 6.0, 2.0]]}]}
      
    8. 예측을 클릭하십시오. 결과 예측은 수기로 작성된 숫자가 5 및 4임을 표시합니다.

    체크포인트 아이콘 진행 상태 확인

    다음 이미지는 예측이 포함된 테스트 탭을 표시합니다.

    다음 이미지는 예측이 있는 테스트 탭을 표시합니다.


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  • 노트북에서 작성된 모든 자산을 제거하려면 Machine Learning 아티팩트 관리 노트북을 기반으로 새 노트북을 작성하십시오. 이 노트북에 대한 링크는 이 학습에서 사용된 scikit-learn을 사용하여 손으로 쓴 숫자 인식 노트북정리 섹션에서도 사용 가능합니다.


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다음 단계

이제 차후 분석을 위해 이 데이터 세트를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자나 다른 사용자가 다음 태스크를 수행할 수 있습니다.

추가 자원

상위 주제: 빠른 시작 학습서

일반적인 AI 검색 및 응답
이러한 응답은 제품 문서의 컨텐츠를 기반으로 하는 watsonx.ai 의 대형 언어 모델에 의해 생성됩니다. 자세히 알아보기