mlflow-torchserve
Plugin for deploying MLflow models to TorchServe
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- bug_report.md
- documentation-fix.md
- feature_request.md
- build-wheel.yml
- ci.yml
- pull_request_template.md
- remote-deployment.rst
- class_mapping.json
- conda.yaml
- input.json
- MLproject
- news_classifier.py
- news_classifier_handler.py
- README.md
- requirements.txt
- kitten.png
- Cifar10_Captum.ipynb
- cifar10_datamodule.py
- cifar10_handler.py
- cifar10_train.py
- conda.yaml
- create_deployment.py
- index_to_name.json
- inference.py
- MLproject
- README.md
- AGNews_Captum_Insights.png
- class_mapping.json
- conda.yaml
- E2E_Bert_AGNews_Classification_Captum_Insights_Viz.ipynb
- input.json
- MLproject
- news_classifier.py
- news_classifier_handler.py
- README.md
- requirements.txt
- wrapper.py
- conda.yaml
- create_deployment.py
- index_to_name.json
- iris_classification.py
- iris_data_module.py
- iris_handler.py
- MLproject
- predict.py
- README.md
- sample.json
- sig_invalid_column_name.json
- sig_invalid_data_type.json
- conda.yaml
- index_to_name.json
- iris_classification.py
- iris_datamodule.py
- iris_handler.py
- MLproject
- README.md
- sample.json
- one.png
- conda.yaml
- create_deployment.py
- index_to_name.json
- MLproject
- mnist_handler.py
- mnist_model.py
- predict.py
- README.md
- register.py
- create_deployment.py
- index_to_name.json
- predict.py
- README.md
- sample_text.txt
- input.json
- titanic_not_survived.csv
- titanic_survived.csv
- conda.yaml
- index_to_name.json
- MLproject
- README.md
- titanic.py
- titanic_captum_interpret.py
- titanic_handler.py
- README.md
- __init__.py
- config.py
- test_end_to_end_example.py
- test_torchserve_examples.py
- plugin_fixtures.py
- __init__.py
- linear_handler.py
- linear_model.py
- sample.json
- __init__.py
- conftest.py
- test_cli.py
- test_plugin.py
- remove-conda-envs.sh
- .flake8
- .gitignore
- config.properties
- LICENSE.txt
- README.md
- setup.py
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/mlflow/mlflow-torchserve
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd mlflow-torchserve
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install mlflow-torchserve
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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