Python learner model 형태
안녕하세요.
Python Learner로 model 을 구현해서 endpoint로 연결하려고 합니다.
AI Studio 안에 있는 RF 모델은 클릭 시,
이러한 형태로 나오게 됩니다.
하지만 Python learner로 만든 RF 모델은
이런 식으로 Pipeline 구조 형태로 나오고 있습니다.
그래서 endpoint 연결 시 모델 구조가 이상해서 에러가 뜨는 것 같습니다.
첨부한 코드는 python learner 코드이며, python learner 에 store 오퍼레이터를
바로 붙여서 모델 자체를 저장하고 싶습니다. 도움 주시면 감사드리겠습니다.
Answers
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안녕하세요.
첨부해주신 코드(=pipeline 구조 모델)를 기반으로 Pyhton Learner 모델 만들어서 Endpoint까지 생성했을 때 동작의 문제가 없음을 확인하였습니다. (테스트한 파일 첨부: 0314_python_learner_test.zip)
따라서, 해당 오류의 원인이 파이썬 모델 구조가 아닌 Endpoint 배포 과정에서 나타난 것으로 예상됩니다.
AI Hub에서 Endpoint 테스트 시 테스트 결과에 문제가 없었다면,
배포 과정에서 데이터 형식, 헤더, 방화벽 등을 확인해주신 후, 관련 사항을 공유해주시면 확인 후 답변드리도록 하겠습니다.
감사합니다.
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안녕하세요.
python learner에서 pipeline으로 mod port로 나온 걸 store를 통해 모델을 저장했는데
{
"status": 400,
"data": {
"code": "ExecutionError",
"message": "The process execution has failed: 'Failed to restore custom Python object.'. Detailed error message: 'Reason: ValueError: node array from the pickle has an incompatible dtype:'"
}
}
위와 같은 오류가 등장하고 있습니다.
코드는 지난번과 같습니다.0 -
안녕하세요.
현재 random_forest_fire_model.pkl 모델을 사용하였는데 이때 모델을 만들었던 Python 환경 라이브러리 버전 및 현재 AIHUB에서 아래와 같이 Python 라이브러리 환경을 확인 하실 수 있습니다.
해당 두 개의 버전을 모두 복사하여 보내주시면 감사하겠습니다.해당 위에 메신저에는 Pickle에 따른 numpy array의 dtype이 두 환경간 차이로 인해 호환되지 않아 문제가 발생한 것 같습니다. 환경을 모두 보내주시면 참고하여 테스트 진행해보겠습니다.
감사합니다.
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안녕하세요.
말씀해주신 대로 두 env 확인 결과 numpy의 버젼이 다르다는 것을 확인하였고,
그래서 발생한 오류라고 생각이 됩니다.
추가적으로 local에서 사용중인 env를 aihub에 올리려고 하는데 많은 에러가 발생하고 있습니다.
혹시 local_env.yml를 한 번 확인 부탁드려도 될까요?
현재 상황은 로컬에서 pkl로 모델을 만들고, 그 모델만 aihub로 옮겨 endpoint 적용 중입니다.
로컬 env와 aihub env 가 달라서 발생하는 것 같습니다.
그래서
aihub env를 가져오고자 aihub env를 다운받고
conda env update --file aihub_env.yml 로 실행해도 설치가 제대로 진행되지 않고 있습니다.
혹시 다른 방법이 있는지 궁금합니다.0 -
안녕하세요.
해당 aihub-10.3.2-python.yml을 통해 aihub 내 파이썬 환경을 구성해보았습니다.
아래 사진과 같이 yml 파일을 제출만 하면 pending 후 aihub내 python 환경이 구성되며, 이를 Set Default 할 시
Default가 변경이 됩니다. 만약 아래와 같이 환경이 구축이 안될 시, View Logs 클릭 후 로그 내용 전달 부탁드립니다.
conda env update --file aihub_env.yml 이 부분을 도커 어떤 컨테이너에서 실행시켰는지 알 수가 없어서, 위에 처럼 진행 부탁드립니다. 감사합니다.
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