Scoring Pipelines 개요

Driverless AI는 experiments 및/또는 interpreted 모델 생성 시 배포할 수 있는 스코어링 파이프라인을 제공합니다.

• 독립형 Python Scoring Pipeline 은 실험 및 해석 모델에 사용할 수 있습니다.

• 저지연(low-latency) 독립형 MOJO Scoring Pipeline 은 Java 및 C++ 백엔드에서 실험에 사용할 수 있습니다.

Python Scoring Pipeline은 Python whl 파일로 구현됩니다. 이는 단일 프로세스 스코어링 엔진을 고려하지만, 일반적으로 스코어링 서비스는 클라이언트/서버 아키텍처로 구현되며 TCP 및 HTTP용 인터페이스를 지원합니다.

MOJO(Model Objects, Optimized) 스코어링 파이프라인은 실험을 MOJO로 변환하는 독립형 스코어링 파이프라인을 제공하며, 이는 실시간으로 채점될 수 있습니다. MOJO Scoring Pipeline은 Java runtime 또는 C++ runtime 으로 사용할 수 있습니다. C++ 런타임의 경우, Python 및 R 래퍼가 제공됩니다.

각 점수 패키지에는 예시가 포함되어 있습니다.

MOJO Scoring Pipeline 배치 방법에 대한 내용은 Deploying the MOJO Pipeline to production 섹션을 참조하십시오. MOJO는 실험으로 연결됩니다. MOJO size 를 제어하려면 Reduce MOJO Size 상세 설정 및 see 를 참조하십시오.