Сериализовать модель для использования в Deployments

Чтобы использовать модель в рамках сервиса Deployments, ее необходимо сериализовать.

Для этого подойдут:

• встроенные средства фреймворка, которые сохраняют контрольные точки обучения в формате bin, h5, pth и др.;

• библиотека h5py в формат h5;

• библиотека pickle в формат pickle.

Ниже приведены примеры сериализации моделей.

Если модель сериализуется с помощью pickle, последовательность действий следующая:

import   pickle 

 model . fit ( X_train ,   X_test )      # Train the data 

 with   open ( 'fitted_model.pickle' , 'wb' )   as   modelFile : 
 pickle . dump ( model ,   modelFile )      # Dump the model 

Сохранение модели Keras в формат h5:

model . save ( 'final_model.h5' ) 
 model   =   load_model ( 'final_model.h5' )