MLOps
1.[MLOps]쿠버네티스
M1 Apple Silicone Mac을 사용중인데 이 환경에서는 Virtual Box를 사용하기 쉽지 않다.따라서 나는 UTM, Virtual machines for Mac을 이용해 가상환경을 구축하였다.해당 가상머신 소프트웨어는 Ubuntu 20.04.3LTS 실습
2.m1 Mac에 가상머신(UTM)으로 리눅스 설정하기
리눅스를 실행하기 위해Ubuntu 를 먼저 설치 해준다.UTM을 키면1이런 화면이 뜨는데 새 가상머신 만들기 를 클릭한다Virtualize 클릭2운영체제 Linux 클릭31번에서 다운받은 우분투 이미지 넣기4장치가상 머신을 시작하면 Ubuntu ISO 이미지가 부팅되고
3.Ubuntu에 Docker설치
모두를 위한 Mlops에 나온 내용은 오래 전꺼라 그런지 버전도 다르고 m1 mac은 다른거 같아서 https://rootkey.tistory.com/142자세한건 여기를 보고 따라했다.실행중인 도커 파일 제거apt-update 최신상태인지 체크apt를 사용하
4.[쿠버네티스]1_YAML
데이터 직렬화에 쓰이는 포맷/양식 중 하나데이터 직렬화란 ?서비스간에 Data를 전송할 때 쓰이는 포맷으로 변환하는 작업ex) 쿠버네티스 마스터에게 요청을 보낼 때 사용다른 데이터 직렬화 포맷XML, JSON파일 포맷.yaml, .ymlYAML 은 사람이 읽기 쉽도록
5.[쿠버네티스]2_minikube
Referencesminikubehttps://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/kubectlhttps://kubernetes.io/ko/docs/tasks/tools/install-kubectl-linux/최소 사양CPU :
6.[쿠버네티스]3_POD
Pod(파드)는 쿠버네티스에서 생성하고 관리할 수 있는 배포 가능한 가장 작은 컴퓨팅 단위입니다.https://kubernetes.io/ko/docs/concepts/workloads/pods/쿠버네티스는 Pod 단위로 스케줄링, 로드밸런싱, 스케일링 등의 관
7.[쿠버네티스]4_Deployment
Deployment(디플로이먼트)는 Pod와 Replicaset에 대한 관리를 제공하는 단위입니다.https://kubernetes.io/ko/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/관리라는 의미는 Self-heal
8.[쿠버네티스]5_Service
Service는 쿠버네티스에 배포한 애플리케이션(Pod)을 외부에서 접근하기 쉽게 추상화한 리소입니다.https://kubernetes.io/ko/docs/concepts/services-networking/service/Pod은 IP를 할당받고 생성되지만,
9.[쿠버네티스]6_PVC
Persistent Volume (PV), Persistent Volume Claim (PVC) 는 stateless 한 Pod 이 영구적으로(persistent) 데이터를 보존하고 싶은 경우 사용하는 리소스입니다.도커에 익숙하신 분이라면 docker run 의 -v
10.MLflow_1_설치하기
Prerequisite터미널 사용이 가능한 osUbuntu 20.04 사용python 가상 환경condamlflow models serve 할 때(서빙할 때) 필요3.8.5 사용(3.6 이상)pip3How to Installmlflow --version이번 강의에서는
11.MLflow_2_예제1 & 서빙
https://github.com/mlflow/mlflow/tree/master/examples/sklearn_elasticnet_diabetesmlflow 에서 example 로 제공해주는 다양한 example 중 하나인 train_diabetes.pysci
12.MLflow_3_예제2
https://github.com/mlflow/mlflow/tree/v1.21.0/examples/sklearn_autologmlflow 에서 example 로 제공해주는 example 중 하나간단한 training data 를 가지고 sklearn 의 Pip
13.Flask_1
The python micro framework for building web applicationshttps://github.com/pallets/flaskMicro Service Architecture(MSA) 를 위한 web app frameworkweb
14.[Flask] 간단한 모델 서빙해보기
간단한 모델을 만들고 직접 서빙을 해보자! 1. Flask 에서 사용할 모델 학습 및 저장 Flask 는 사용하기 쉽고, 간단한 기능을 가볍게 구현하기에 적합하기 때문에 대부분의 ML Model의 첫 배포 Step 으로 자주 사용하는 Framework 중 하나이다. i