실전 — save → cross-backend load → export

~8 min · serialize

Level 0Keras 도제

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전체 wrap-up: TensorFlow 로 학습 → .keras 로 저장 → PyTorch 로 로드 + 검증 → JAX 로 로드 + 검증 → TF SavedModel 로 export → TFLite 로 변환. 한 모델의 lifecycle 전체.

이 흐름을 한 번 손으로 거치면 production 에서 'train where fast, ship where stable' 패턴이 익숙해져. cross-backend 의 진짜 가치는 이 lifecycle 의 자유도야.

Code

# Step 1: Train on JAX
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax"
import keras
model = build_model()
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy")
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
model.save("model.keras")

# Step 2: Load on TensorFlow
# (In a new script with KERAS_BACKEND="tensorflow")
model = keras.models.load_model("model.keras")

# Step 3: Export for production
model.export("production_model", format="tf_saved_model")
# Deploy with TF Serving, TFLite, or TF.js

External links

Exercise

CIFAR-10 모델로 전체 lifecycle 실행 — 학습 (TF) → .keras 저장 → 로드 (PyTorch) → eval → 로드 (JAX) → eval → export → TFLite. 각 단계의 동작 command 를 runbook 에 기록.

Progress

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