머신러닝 모델 저장하기(확장자 추가 공부 필요)

기계학습을 돌린 뒤 모델을 저장해야할 때가 많을 것이다.

머신러닝은 파이썬 라이브러리 등을 이용해서 만들고, 그렇게 학습한 모델은 피클이라는 파이썬 라이브러리를 이용해서 객체 파일로 저장할 수 있다. 피클 외에도 joblib을 사용하는 방법도 있는 것 같다.

1. joblib 이용
   joblib 라이브러리를 이용하는 방법이다.

#save model by joblib library
import joblib
joblib.dump(model, 'saved_model.pkl')

이렇게 저장된 파일을 읽어올 때에는 아래처럼 읽어올 수 있다.

import joblib
model = joblib.load('saved_model.pkl')

2. pickle 이용
   pickle 라이브러리를 이용하는 방법이다.

#save model by pickle library
import pickle
with open('saved_model.pickle','wb') as fw:
    pickle.dump(model, fw)

이렇게 저장된 파일을 읽어올 때에는 아래처럼 읽어올 수 있다.

import pickle 
with open('saved_model.pickle','rb') as f:
    model = pickle.load(f)

3. ckpt형식으로 저장하기

모델을 저장한 확장자명인 .pkl과 .pickle은 피클 프로토콜의 차이라고 한다.
추가적인 학습이 필요하다.