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 picklemodel.fit(X_train, X_test) # Train the datawith 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')