Module sktmls.models.contrib.default_model

Classes

class DefaultCatBoostModel (model, model_name: str, model_version: str, features: List[str])

MLS 모델 레지스트리에 등록되는 CatBoost 기본 클래스입니다.

온라인 추론 없이 MLS 모델 레지스트리에 바이너리만을 등록하고자 할 때 사용합니다.

Ancestors

• MLSCatBoostModel
• MLSModel

Methods

def predict(self, x: List[Any], **kwargs) ‑> Dict[str, Any]

본 클래스의 predict 함수는 아무런 일을 하지 않습니다.

Inherited members

• MLSCatBoostModel:
  • save

class DefaultGenericModel (models, model_name: str, model_version: str, features: List[str], custom_predict_async: Union[str, Callable] = None)

MLS 모델 레지스트리에 등록되는 일반모델 기본 클래스입니다.

온라인 추론 없이 MLS 모델 레지스트리에 바이너리만을 등록하고자 할 때 사용합니다. models는 list 타입으로 모델이 한 개만 저장되는 경우에도 list 형태로 전달하여야 합니다.

Ancestors

• MLSGenericModel
• MLSModel

Methods

def predict(self, x: List[Any], **kwargs) ‑> Dict[str, Any]

본 클래스의 predict 함수는 아무런 일을 하지 않습니다.

Inherited members

• MLSGenericModel:
  • save
  • set_model_lib

class DefaultLightGBMModel (model, model_name: str, model_version: str, features: List[str] = None)

MLS 모델 레지스트리에 등록되는 LightGBM 기본 클래스입니다.

온라인 추론 없이 MLS 모델 레지스트리에 바이너리만을 등록하고자 할 때 사용합니다.

Ancestors

• MLSLightGBMModel
• MLSModel

Methods

def predict(self, x: List[Any], **kwargs) ‑> Dict[str, Any]

본 클래스의 predict 함수는 아무런 일을 하지 않습니다.

Inherited members

• MLSLightGBMModel:
  • save

class DefaultXGBoostModel (model, model_name: str, model_version: str, features: List[str])

MLS 모델 레지스트리에 등록되는 XGBoost 기본 클래스입니다.

온라인 추론 없이 MLS 모델 레지스트리에 바이너리만을 등록하고자 할 때 사용합니다.

Ancestors

• MLSXGBoostModel
• MLSModel

Methods

def predict(self, x: List[Any], **kwargs) ‑> Dict[str, Any]

본 클래스의 predict 함수는 아무런 일을 하지 않습니다.

Inherited members

• MLSXGBoostModel:
  • save