####Writer
####Writer
처리 결과를 파일 형태로 저장할 것이므로 FileWriter를 선택합니다. filePath 에 학습한 딥러닝 모델이 최종 저장될 폴더를 지정합니다. 해당 폴더에 자동으로 최신버전의 폴더를 생성한 후 모델이 저장됩니다. 모델의 버전은 0000 부터 시작하여 1씩 증가합니다. filePath 에 입력한 값은 사용자 파이썬 코드(텐서플로우 모델을 정의하고 학습하는 코드)의 `--output` 파라미터로 전달됩니다.
본 예제에서는 두번째 엔진인 OnDemandServing 엔진에서 쿠버네티스를 이용한 모델 서빙을 하기 위해 HDFS 절대경로를 지정합니다. 상대경로를 지정할 경우, 동적으로 생성한 **사용자 기본 파일경로** 가 앞에 추가되므로 OnDemandServing 엔진에서 정확한 파일 경로를 지정하는 것이 어렵습니다.
...
...
@@ -72,10 +72,10 @@ delimeter | , | 구분자
header | false | header 포함 여부
saveMode | | 사용하지 않음
####Controller
####Controller
본 예제에서 Controller는 텐서플로우와 같은 외부시스템를 제어하기 위한 ExternalAnalysisController를 선택합니다.
####Runner
####Runner
tensorflowRunner 를 선택합니다. pyEntryPath 에 main 함수를 포함하는 사용자 파이썬 코드(강남 교통 데이터를 학습하기 위한 코드)의 경로 및 파일명을 지정합니다.
field |value | 설명
...
...
@@ -106,7 +106,7 @@ pyEntryPath 에는 아래와 같이 3가지 경로가 입력 가능합니다.
결과적으로 KSB 인공지능 프레임워크는 엔진 실행시, 로컬 파일시스템의 사용자 repository에 있는 kangnam 폴더 및 하위 1 depth 폴더를 file:///home/csle/ksb-csle/components/src/main/python/로 copy 후 tensorflow를 실행합니다.
####Operator
####Operator
DLTrainOperator를 선택하고 아래표와 같은 속성을 지정합니다. modelPath 에 내부적으로 학습된 모델을 저장할 경로를 지정합니다. 이 값은 사용자 파이썬 코드(텐서플로우 모델을 정의하고 학습하는 코드)의 `--modelPath` 파라미터로 전달됩니다. 로컬 파일시스템 절대경로로 입력합니다.
또한, modelPath를 기준으로 최신버전의 폴더를 자동으로 생성하여 사용자 파이썬 코드의 `--model` 파라미터로 전달합니다. 모델의 버전은 0000 부터 시작하여 1씩 증가합니다. 따라서 예를 들면:
...
...
@@ -125,7 +125,7 @@ field |value | 설명
isTrain | True | 새롭게 학습할 경우에는 True, 그 외의 경우에는 False.
num_epochs | 1 | 학습 반복 횟수
####엔진 RunType
####엔진 RunType
매분 주기적으로 실행하기 위해 해당 파라미터를 설정하고 Apply를 누릅니다. 현재 테스트를 위해 주기 : '매분' 설정은 내부적으로 5분 단위의 주기적 실행을 하게 설정되어 있습니다.
