Github에 [**model_deploy.py**](<https://github.com/bluewhalekr/mlops-onboarding-shelley/blob/main/yolov5/model_deploy.py>)와 [**score.py**](<https://github.com/bluewhalekr/mlops-onboarding-shelley/blob/main/yolov5/azureml/score.py>)가 있다고 가정

예시

• name: Endpoint 이름
• local-path: score.py가 있는 경로(코드 내부에 args.local_path + "/score.py”로 가져오도록 되어있음)
• compute-target: 위에서 복사했던 Inference cluster 명
• env-name: 위에서 등록했던 Environment 명
• overwrite: 기존 모델이 있다면 덮어 쓸 것인지
• model-ids: AzureML Studio에 있는 Models를 가져올 건지. 없다면 '[]'으로 놓기
• gpu: gpu를 사용할건지
• mem: 메모리. 보통 16으로 놓고 사용
• env-vars: 기타 필요한 환경 변수들. 없다면 {} 으로 놓기

python model_deploy.py \
--name 'yolov5-driving-bbox2' \
--local-path './azureml' \
--compute-target 'preset-predictor' \
--env-name 'yolov5-driving-pytorch' \
--overwrite \
--model-ids '["yolov5-medium-driving:7"]' \
--gpu \
--mem 16 \
--env-vars {}