Seldon Core – SKLearn Server

학습이 완료된 SKLearn 모델을 피클(pickle)로 저장 한 경우에는 Seldon의 사전 패키지 된 SKLearn 서버를 사용하여 간단히 배포 할 수 있습니다.

전제 조건

  • 모델 피클은 joblib을 사용하여 저장해야 합니다. 그리고 파일명은 model.joblib 이어야 합니다.
  • 현재 sklearn 0.20.3 버전을 사용합니다. 피클 모델은 이 버전과 호환되어야 합니다.

모델 생성

SKLearn 서버를 사용하기 위해 파이썬을 사용한 간단한 scikit-learn 모델을 생성하겠습니다.

Scikit-learn의 기본적인 데이터셋 중의 하나인 아이리스 꽃 데이터를 사용하여, 아이리스 꽃을 분류하는 모델을 작성해 보겠습니다. 모델 피클은 joblib을 사용하여 저장해야 하고, 파일명은 model.joblib 이어야 합니다.

from joblib import dump
from sklearn import datasets
from sklearn import svm

clf = svm.SVC(gamma='scale')
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
clf.fit(X, y)
dump(clf, 'model.joblib')

생성 된 모델을 사용하여 scikit-learn 서버를 실행하고 예측을 수행 할 수 있습니다. 모델은 PV, S3 호환 가능 개체 저장소, Azure Blob 저장소 또는 Google Cloud Storage에 있을 수 있습니다.

모델 저장하기

쿠버네티스의 퍼시스턴스 볼륨에 모델을 저장해 보겠습니다. PVC 는 앞서 생성한 seldon-models-pvc 을 사용하겠습니다. 모델을 학습시키기 위해서 쿠버네티스 잡(Job)을 사용하겠습니다. Job을 생성할 때 모델을 저장하기 위한 PVC를 마운트 해줍니다.

모델 코드 작성하기

아이리스 꽃을 분류하는 간단한 모델입니다. 모델을 저장할 위치를 --model_path 파라미터로 입력받게 하였습니다.

iris.py

import argparse
import os

from joblib import dump
from sklearn import datasets
from sklearn import svm

def train():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--model_path', default='/mnt/pv/models/sklearn/iris', type=str)
    args = parser.parse_args()

    if not (os.path.isdir(args.model_path)):
        os.makedirs(args.model_path)

    model_file = os.path.join(args.model_path, 'model.joblib')

    clf = svm.SVC(gamma='scale')
    iris = datasets.load_iris()
    X, y = iris.data, iris.target
    clf.fit(X, y)
    dump(clf, model_file)

if __name__ == '__main__':
    train()

컨테이너 이미지를 만들기

컨테이너 이미지를 만들기 위한 Dockerfile 입니다. 파이썬을 기본 이미지로 사용하고, scikit-learn 패키지를 추가로 설치합니다.

Dockerfile

FROM python:3.6-slim

RUN pip install scikit-learn==0.20.3 joblib

RUN mkdir -p /app
ADD iris.py /app/

쿠버네티스 잡 실행하기

컨테이너 이미지를 빌드하고, 컨테이너 이미지 레지스트리에 푸시 한 다음, 쿠버네티스 잡(Job)을 생성하겠습니다.

Job을 생성할 때는 모델을 저장하기 위해서 PVC를 마운트 해줍니다. 이 일련의 작업들은 직접 실행 할 수 있습니다. 하지만 좀 더 편하게 하기 위해서 앞서 배운 Kubeflow Fairing을 사용하겠습니다.

다음은 로컬 개발 환경에서 Fairing을 사용하여 컨테이너 이미지를 만들고, 쿠버네티스 잡을 실행하는 예제입니다.

fairing-local-docker.py

import uuid
from kubeflow import fairing
from kubeflow.fairing.kubernetes import utils as k8s_utils

CONTAINER_REGISTRY = 'kangwoo'

namespace = 'admin'
job_name = f'sklean-iris-job-{uuid.uuid4().hex[:4]}'

command=["python", "iris.py", "--model_path", "/mnt/pv/models/sklearn/iris"]
output_map = {
    "Dockerfile": "Dockerfile",
    "iris.py": "iris.py"
}

fairing.config.set_preprocessor('python', command=command, path_prefix="/app", output_map=output_map)

fairing.config.set_builder('docker', registry=CONTAINER_REGISTRY, image_name="sklean-iris", dockerfile_path="Dockerfile")

fairing.config.set_deployer('job', namespace=namespace, job_name=job_name,
                            pod_spec_mutators=[k8s_utils.mounting_pvc(pvc_name='kfserving-models-pvc', pvc_mount_path='/mnt/pv')],
                            cleanup=False, stream_log=True)

fairing.config.run()

fairing을 실행하면 쿠버네티스 잡이 생성되고, 학습이 완료된 모델이 지정한 경로에 저장됩니다.

SKLearn을 사용하는 SeldonDeployment 로 배포 하기

SeldonDeployment 생성

SeldonDeployment 매니페스트를 작성합니다. predictor의 구현체를 SKLEARN_SERVER 로 사용합니다. modelUri 필드로 모델 저장 위치를 지정해 줍니다. pvc 의 이름이 kfserving-models-pvc 이고 저장 위치가 models/sklearn/iris 이므로, pvc://kfserving-models-pvc/models/sklearn/iris 라고 지정해 줍니다.

기본적으로 모델 서버는 로드한 모델의 predict_proba 메소드를 호출합니다. 만약 다른 메소드를 사용하고 싶다면 파라미터로 변경할 수 있습니다. 예를 들어 predict 메소드를 호출하게 하라면, parameters 섹션에 method 란 이름으로 값을 지정해 주면 됩니다. 다음 예제는 predict 메소드를 호출하게 설정하였습니다.

sklearn.yaml

apiVersion: machinelearning.seldon.io/v1alpha2
kind: SeldonDeployment
metadata:
  name: sklearn-iris
spec:
  name: sklearn-iris
  predictors:
  - graph:
      children: []
      implementation: SKLEARN_SERVER
      modelUri: pvc://seldon-models-pvc/sklearn/iris/model
      name: classifier
      parameters:
        - name: method
          type: STRING
          value: predict
    name: default
    replicas: 1

SeldonDeployment 를 생성합니다.

다음은 admin 네임스페이스 SeldonDeployment 를 생성하는 예제입니다.

kubectl -n admin apply -f sklearn.yaml

생성한 SeldonDeployment를 조회해 보겠습니다.

kubectl -n admin get seldondeployment sklearn-iris -o yaml

SeldonDeployment 가 정상적으로 생성되면 다음과 같은 응답 결과를 확인할 수 있습니다.

apiVersion: machinelearning.seldon.io/v1
kind: SeldonDeployment
metadata:
  ...
spec:
  ...
status:
  deploymentStatus:
    sklearn-iris-default-4903e3c:
      availableReplicas: 1
      replicas: 1
  serviceStatus:
    sklearn-iris-default-classifier-seldonio-sklearnserver-rest-0-2:
      httpEndpoint: sklearn-iris-default-classifier-seldonio-sklearnserver-rest-0-2.admin:9000
      svcName: sklearn-iris-default-classifier-seldonio-sklearnserver-rest-0-2
    sklearn-iris-sklearn-iris-default:
      grpcEndpoint: sklearn-iris-sklearn-iris-default.admin:5001
      httpEndpoint: sklearn-iris-sklearn-iris-default.admin:8000
      svcName: sklearn-iris-sklearn-iris-default
  state: Available

SeldonDeploymentstateAvailable 이면 예측을 요청 할 수 있습니다.

예측 실행하기

예측을 요청하기 위해서는 모델 서버에 접근해야 합니다. 모델 서버는 ingressgateway 를 통해서 접근할 수 있습니다. ingressgateway 는 모델 서버들을 구분하기 위해서 호스트 이름을 사용합니다. ingressgateway에 접근하 기 위한 주소는 앞서 정의한 CLUSTER_IP 를 사용하겠습니다.

예측을 요청할 데이터를 json 파일로 작성합니다.

iris-input.json

{
  "data": {
    "ndarray": [
      [6.8,  2.8,  4.8,  1.4],
      [6.0,  3.4,  4.5,  1.6]
    ]
  }
}

다음은 admin 네임스페이스의 sklearn-iris SeldonDeployment 에 예측을 요청하는 예제입니다.

MODEL_NAME=sklearn-iris
NAMESPACE=admin

INPUT_PATH=@./iris-input.json
curl -v -H "Content-Type: application/json" http://$CLUSTER_IP/seldon/${NAMESPACE}/${MODEL_NAME}/api/v1.0/predictions -d $INPUT_PATH

정상적으로 실행되면 다음과 같은 응답 결과를 확인 할 수 있습니다.

*   Trying 192.168.21.38...
* TCP_NODELAY set
* Connected to 192.168.21.38 (192.168.21.38) port 32380 (#0)
> POST /seldon/admin/sklearn-iris/api/v1.0/predictions HTTP/1.1
> Host: 192.168.21.38:32380
> User-Agent: curl/7.64.1
> Accept: */*
> Content-Type: application/json
> Content-Length: 96
> 
* upload completely sent off: 96 out of 96 bytes
< HTTP/1.1 200 OK
< x-content-type-options: nosniff
< vary: Origin,Access-Control-Request-Method,Access-Control-Request-Headers
< content-type: application/json;charset=utf-8
< content-length: 262
< date: Thu, 09 Apr 2020 11:28:59 GMT
< x-envoy-upstream-service-time: 13
< server: istio-envoy
< 
{
  "meta": {
    "puid": "qnac0ge2lgb3m069fbk1pf04vq",
    "tags": {
    },
    "routing": {
    },
    "requestPath": {
      "classifier": "seldonio/sklearnserver_rest:0.2"
    },
    "metrics": []
  },
  "data": {
    "names": [],
    "ndarray": [1, 1]
  }
}

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