# Product Serving

29개의 포스트

부스트캠프 8주차

8주차 강의 정리

2022년 11월 11일
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[부스트캠프 AI-Tech] 20주차 Day 3

디자인 패턴문제를 해결하는 방법을 패턴화해서 표현반복적으로 발생하는 문제를 어떻게 해결할지에 대한 솔루션Anti 패턴: 좋지 않은 패턴머신러닝 디자인 패턴일반적인 개발 디자인 패턴에도 포함할 수 있지만, 머신러닝의 특수성으로 별도의 디자인 패턴이 생김머신러닝 개발의 특

2022년 7월 25일
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[부스트캠프 AI-Tech] 20주차 Day 2

Batch Process예약된 시간에 실행되는 프로세스 (1회성도 가능하고 주기적 실행도 가능)필요한 이유모델을 주기적으로 학습시켜야 하는 경우 (Continuous Training)Batch Serving이 필요한 경우기존 방법Linux Crontab크론 표현식 사용

2022년 7월 25일
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[부스트캠프 AI-Tech] 20주차 Day 1

IntroductionFastAPI로 직접 머신러닝 서버 개발 → 1, 2개의 모델을 만들 때는 가능but, 30~50개의 모델을 만들어야 한다면?? → 반복되는 작업 존재 and Serving도 어렵다.Serving에 특화된 라이브러리를 원하게 됨BentoMLServ

2022년 7월 25일
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[부스트캠프 AI-Tech] 19주차 Day 4

Event Handler이벤트가 발생했을 때, 그 처리를 담당하는 함수FastAPI에선 App이 실행할 때, 종료될 때 특정 함수를 실행할 수 있음API Router큰 애플리케이션들에서 많이 사용되는 기능API Endpoint를 정의예제 프로젝트 구조 Error

2022년 7월 25일
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[부스트캠프 AI-Tech] 19주차 Day 3

Event Handler이벤트가 발생했을 때, 그 처리를 담당하는 함수FastAPI에선 App이 실행할 때, 종료될 때 특정 함수를 실행할 수 있음API Router큰 애플리케이션들에서 많이 사용되는 기능API Endpoint를 정의예제 프로젝트 구조 Error

2022년 7월 25일
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[부스트캠프 AI-Tech] 19주차 Day 3

FastAPI 기본지식Path Parameter/users/402서버에 402라는 값을 전달하고 변수로 사용경로에 존재하는 내용이 없으면 404 Error 발생Resource를 식별해야 하는 경우 사용Query Parameter/users?id=402ID가 402인 사

2022년 7월 25일
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[부스트캠프 AI-Tech] 19주차 Day 2

Server의 형태Monolithic Architecture하나의 큰 서버에서 모두 처리하는 경우Microservice Architecture (MSA)개별 서버로 구성하고 서로 통신하도록 하는 경우REST API하나의 서버도 여러 API를 가지고 있음REST API

2022년 7월 25일
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[부스트캠프 AI-Tech] 19주차 Day 1

기존 웹, 앱 서비스자신의 컴퓨터로 서비스를 만듦이런 경우 자신의 컴퓨터가 종료되면 웹, 앱 서비스도 종료 → 서버실 직접 운영서버실 운영시 확장이 쉽지 않음—> 불편함을 해소하고자 Cloud 서비스 점점 발전Cloud 서비스Computing Service (Serve

2022년 7월 25일
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[부스트캠프 AI-Tech] 18주차 Day 4

Python 프로토타입 도구 비교 (By zzsza) Streamlit장점파이썬 스크립트 코드를 조금만 수정하면 웹을 띄울 수 있음백엔드 개발이나 HTTP 요청을 구현하지 않아도 됨다양한 Component 제공해 대시보드 UI 구성 가능Streamlit Cloud도

2022년 7월 25일
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[부스트캠프 AI-Tech] 18주차 Day 3

Notebook 베이스 프로토타입 만들기모델 개발 후, 사람들과 테스트할 프로토타입 필요웹 서비스를 만드는 것은 시간이 많이 소요이런 경우 활용할 수 있는 도구: VoilaVoila본래 목적: 대시보드R의 Shiny, 파이썬의 Dash와 유사한 도구대시보드는 다양한 도

2022년 7월 25일
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[부스트캠프 AI-Tech] 18주차 Day 2

Model Serving BasicProduction(Real World) 환경에 모델을 사용할 수 있도록 배포머신러닝 모델을 개발하고, 현실 세계에서 사용할 수 있게 만드는 행위input이 제공되면 모델이 output을 반환방법Batch ServingOnline Se

2022년 7월 25일
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[부스트캠프 AI-Tech] 18주차 Day 1

https://velog.io/@kangmin/부스트캠프-AI-Tech-5주차-Day-1MLOpsML (Machine Learning) + Ops (Operations)머신러닝 모델을 운영하면서 반복적으로 필요한 업무를 자동화시키는 과정모델링에 집중할 수 있도

2022년 7월 25일
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부스트캠프 18주차 Streamlit 정리

장점Python Script 코드를 조금 수정하면 웹을 띄울 수 있음백엔드 개발이나 http 요청을 구현하지 않아도 됨다양한 Component를 제공해서 대시보드 UI를 구성할 수 있음Streamlit Cloud를 통해 쉽게 배포 가능화면 녹화 기능이 존재한다.

2022년 6월 19일
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부스트캠프 18주차 Voila 정리

모델을 개발한 후 사람들과 테스트할 수 있는 프로토타입을 먼저 만들어봐야 한다.웹서비스를 만드는 것은 시간이 많이 소요되기 때문이다.1) Jupyter Notebook 결과를 쉽게 웹 형태로 띄울 수 있음2) Ipywidget, Ipyleaflet 등 사용 가능3) J

2022년 6월 19일
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부스트캠프 18주차 Product Serving 정리

ServingProduction(Real World) 환경에 모델을 사용할 수 있도록 배포한다.머신러닝 모델을 개발하고, 현실 세계(앱, 웹)에서 사용할 수 있게 만드는 행위서비스화라고 표현할 수도 있다.머신러닝 모델을 회사 서비스의 기능 중 하나로 활용한다.예 : 추

2022년 6월 19일
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Product Serving - 머신러닝 프로젝트 라이프 사이클

머신러닝 프로젝트 라이프 사이클

2022년 5월 17일
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Product Serving - Model Serving

Online Serving, Batch Serving

2022년 5월 16일
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5주차 Product Serving 정리

문제를 잘 풀기 위해선 문제정의가 중요하다. How보단 Why에 집중한다.해결해야 하는 문제는 무엇이고 그것을 해결하면 무엇이 좋을지 어떻게 해결하면 좋을지 고민해본다.문제를 해결하기위한 Flow로 다음과 같이 나눌 수 있다.현상파악목적, 문제 정의 => 계속,쪼개서

2022년 2월 17일
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