728x90 반응형 MLOps3 MLOps note(2) 이번에는 전에 만들어둔 Makefile, hello.py, test_hello.py, requirements.txt 네가지 scaffold를 도커라이징하고, 이미지를 AWS의 레지스트리인 ECR에 푸시할 계획이다. 그런 다음 ECS에서 해당 이미지를 실행하는 컨테이너를 띄워볼 것이다. 트리거는 깃헙 저장소에 main브랜치로 코드를 푸시하는거고, 깃헙액션이 이를 확인할거다. docker와 aws와의 연결을 위해서는 로컬에서 권한에 대한 이슈가 발생한다. 그리고 포트 등에 대해서 마음대로 할 수 없다. 이미지도 갈수록 늘어날테고.. 회사 서버로 작게 작게 연습중이었는데, 아쉽지만 로컬로 갈아타게 되었다. 🥲 우분투로 잘 하고 있었는데, 맥북에서 진행해야하니 운영체제 때문에 초기에 설정을 좀 해주었다. doc.. 2023. 10. 22. MLOps note(1) DevOps 철학인 자동화의 계보를 잇는 MLOps. 자동화하지 않으면 고장난 것이다라는 말에 동의하나요? 저는 동의합니다. 한번 만들어 놓은 분류 모델이 영원히 제 성능을 발휘하리라 믿는 사람은 없을 거라 생각합니다. 일반화 성능에서 정확도 100%를 달성할 수 없는 것은 현실세계의 문제는 1차원적이지 않기 때문입니다. 이는 곧 모델이 스스로 뚝딱뚝딱 보완하고 업그레이드를 하면 좋겠다라는 니즈가 발생합니다. 그래서! 현재 기준으로 내가 만들 수 있는 가장 훌륭한 모델을 만들었다면 앞으로 발생할 새로운 케이스들을 입력으로 받아 나이스한 추론 결과를 보여주겠죠. 데이터사이언티스트로 일하다보면 나이스한 추론 결과를 내도록 모델을 정교화하는 것도 물론 중요하지만 더 중요한 것은 역시 비즈니스에 잘 녹아들게 하.. 2023. 10. 12. MLOps의 필요성.. "MLOps가 왜 필요할까?" 단순한 AI모델을 배포하는 것은 쉽지만 이를 계속해서 유지보수 및 고도화해나가는 것은 많은 리소스가 든다. 그 예로는 프로세스간의 종속성, 문서화, API 유지, 리팩토링(소스코드수정) 등이 있다. ML에서는 이러한 문제만 해결하는 것이 힘든 부분들이 있기 때문에 MLOps의 필요성이 부각된다. "좋은 MLOps를 구성한다는 것은 어떤 것을 고려해야하나?" 데이터의 변화가 잦고, 모델 성능 개선을 위한 재학습 그리고 도메인 상의 라벨링에 대한 피드백과 크라우드 소싱에 대한 문제는 쉽게 해결하기 힘들다. 이상적으로 ML프로그래밍을 한다는 것은 변하는 데이터셋에 유연하고, 모델도 재사용가능하기 좋아야 한다. 당연히 문제 정의도 명확히 해야한다. 추가적으로 데이터/모델에 대한 검.. 2022. 6. 15. 이전 1 다음 728x90 반응형
