BentoML 서빙 시 소스 구성

BentoML의 폴더 구성에 대해서는 대부분 사용자의 프로젝트 요구사항과 선호도에 따라 다르지만, 일반적으로 아래와 같은 구조를 추천드립니다: ``` /my_project /bento_service /__init__.py /onnx_model_service.py (이 실제 BentoService 클래스를 포함하는 파일입니다) /models (모든 모델들을 저장하거나 관리하는 곳) /onnx_model.onnx /docker (도커 관련 파일들을 저장하는 곳) /Dockerfile requirements.txt README.md ``` - `bento_service` 폴더는 BentoService 클래스를 정의하는 코드 파일을 모아놓습니다. 이러한 클래스는 ONNX 모델을 불러오고 예측을 실행하는 방법 등을 정의합니다. - `models` 폴더는 사전 학습된 모델 파일(여기서는 onnx 파일)을 보관하는 곳입니다. - `docker`폴더에는 Dockerfile 및 도커프로젝트와 관련된 다른 파일들을 넣어 유지할 수 있습니다. 각 폴더에 있는 '__init__.py' 파일은 해당 폴더를 python 패키지로 간주하게 만듭니다. 이것은 모듈이 서로 상호작용하고 참조되도록 만드는 데 중요합니다. `requirements.txt` 파일은 프로젝트에 필요한 모든 Python 라이브러리와 그 버전을 나열하는데 사용됩니다. 이 파일은 프로젝트가 다른 컴퓨터나 서버에서 재현성을 보장하는데 도움이 됩니다. 마지막으로, `README.md`는 프로젝트의 개요, 설치 가이드 라인, 사용 방법 등 중요한 정보를 문서화해 두는 곳입니다. 개발자의 코딩 스타일과 팀의 요구 사항에 따라 이 구조를 조정하고 수정할 수 있습니다.