Upstage AI Lab 경진대회 참여

패스트캠퍼스와 업스테이지가 제공하는 Upstage AI Lab 부트캠프에 참여하는 수강생에게 Upstage에서는 경진대회별로 AWS에 GPU서버를 만들어서 수강생 한분 한분에게 제공하는데요. 수강생 입장에서 서버 설정하는 방법을 정리했습니다. Upstage AI Lab

업스테이지 경진대회 참여를 위해 제공되는 서버 초기 설정하는 법 (←클릭) 내 깃헙 연동하기 전에 깃 먼저 설치 현재 OS 확인 cat /etc/os-release APT 설치 1단계 wget http://security.ubuntu.com/ubuntu/pool/

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 96.00 MiB. GPU 0 has a total capacty of 23.69 GiB of which 60.81 MiB is free. Proce

0. |날짜|모델|점수||원인| |---|---|---|---|---| |2024.11.05|초기 제공된 샘플파일|125,621||코드 실행하지 않은 기본제공 샘플 csv| |2024.11.06|RandomForestRegressor|47,133||베이스라인 코드 실

나는 내 학습목표를 달성하기 위해 무엇을 어떻게 했는가? 강사님께서 금번 3주간의 MLOps 프로젝트 기간동안 외에는, 전체 Upstage AI Lab 7개월 기간 인프라를 만질 수 있는 기회가 없다고 하셨다. 또 배웠던 mlflow, FastAPI, Airflow,

(필수) 나는 내 학습목표를 달성하기 위해 무엇을 어떻게 했는가? 전과 비교해서, 내가 새롭게 시도한 변화는 무엇이고, 어떤 효과가 있었는가? 지난 번 ML 경진대회 때는 이론과 강의를 먼저 수강하고 baseline 코드 학습을 시작했지만, 이번에는 대회 관련