자동 모델 새로고침 기능을 사용하면 기본 모델이 변경될 때 파이프라인이 새 모델을 사용하도록 업데이트됩니다. RunInference 변환은 모델 핸들러를 자동으로 업데이트하므로 파이프라인을 다시 배포할 필요가 없습니다. 이 기능을 사용하면 Apache Beam 파이프라인이 실행되는 동안에도 모델을 실시간으로 업데이트할 수 있습니다.
자동 모델 새로고침은 머신러닝(ML) 모델 업데이트를 위한 두 가지 메서드인 감시 모드 및 이벤트 모드를 제공합니다.
감시 모드
WatchFilePattern 클래스와 같이 Apache Beam 제공 패턴 중 하나를 사용하여 Cloud Storage 버킷의 최신 파일을 확인합니다.
WatchFilePattern은 타임스탬프를 사용하여 file_pattern을 일치시키고 RunInference PTransform에서 ML 모델을 업데이트하는 데 사용하는 최신 ModelMetadata를 내보냅니다.
WatchFilePattern을 사용하여 ML 모델을 자동으로 새로고침하는 방법에 대한 자세한 내용은 Apache Beam 문서의 RunInference에서 WatchFilePattern을 사용하여 ML 모델 자동 업데이트를 참조하세요.
이벤트 모드
파이프라인을 Pub/Sub와 같은 제한되지 않은 소스에 연결하여 변환을 위해 직접 업데이트 이벤트를 보내고 모델 업데이트를 시작합니다. 모델 업데이트에 대한 논리를 정의하는 커스텀 부차 입력
PCollection을 구성합니다.
부차 입력 PCollection을 사용하여 프로덕션에서 모델을 업데이트하는 방법을 보여주는 튜토리얼을 따르려면 파이프라인 실행 시 ML 모델 업데이트를 참조하세요.
다음 단계
Apache Beam 문서의 자동 모델 새로고침 기능에 대해 자세히 알아보기