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이번 포스팅에는 마지막 글또 활동을 시작하기 전에 다짐하는 내용을 작성해보려 합니다! 0. 글또란?글또는 다양한 직군의 사람들이 모여 글을 쓰며 서로에게 긍정적인 영향을 주는 커뮤니티입니다!저는 작년 말 처음으로 9기에 지원하면서 블로그 글을 작성하기 시작하였는데요.그때는 꾸준히 글을 써야겠다고 결심했지만, 9기가 종료된 이후엔 의지와는 달리 글쓰기가 점점 소홀해지더라고요... 그래서 다시 글 쓰는 습관을 다지고자 이번 10기에 참여하게 되었습니다!!아쉬운 점은 이번이 글또의 마지막 활동 기수라는 것입니다. 마지막인 만큼, 앞으로의 활동에 대한 제 다짐을 적어보려 합니다. 1. 커피챗에 적극적으로 참여하기처음 글또 활동했을 당시엔 블로그 글을 작성하는 것만으로 부담이 크게 느꼈던 지라 외적인 활동에 대해..

안녕하세요! 오늘은 이전 내용에 이어서 BentoML 프레임워크에 대해 소개해드리려 합니다! Bento.. 어디서 많이 들어보시지 않았나요? 도시락을 뜻하는 일본어인데요, 도시락을 뜻하는 Bento 뒤에 ML 이 붙어있는 것으로 보아 Bento + ML ? 음.. ML 도시락? 이라고 생각하실 수 있으실텐데요. 맞습니다! 직관적으로 생각하면 ML 도시락 이라고 생각하실 수도 있으실 것 같아요! 그럼 지금부터 BentoML 이란 무엇인지, 왜 사용해야하는지에 대해서 소개해드리겠습니다! 본격적으로 BentoML 에 대해 설명하기 전에 Model Serving 이란게 무엇인지 살펴보고 들어갈예정인데요. 0. Model Serving 일반적으로 머신러닝으로 학습한 모델을 배포하는 과정에는 크게 두 가지 특징을 ..

안녕하세요, 이번 포스팅에서는 이전 포스팅 마지막에 언급드렸던 실습에 대해 다뤄보려 합니다! 1. Sklearn을 이용한 MLFlow 0. Background Model Train 및 Tracking을 실행하는 방식은 2가지 입니다. python 파일을 직접 실행 ML Project를 이용한 mlflow cli 사용 이 글을 작성할 당시에 사용된 특정 모듈에 대한 버전은 다음과 같습니다. mlflow==2.7.1 bentoml==1.1.5 required files MLProject requirements.txt python_env.yaml mlflow_tracking.py inferences_test.py product_download.py train.csv test.csv 1. 머신러닝 모델 훈련 예..

안녕하세요, 이번 포스팅에서는 이전 포스팅 마지막에 언급드렸던 Toy Project WorkFlow 중, MLFlow 부분을 다뤄보려 합니다. 1. MLFlow 란? : MLFLow 는 End-toEnd machine learning lifecycle을 관리하는 오픈소스 플랫폼 입니다. 모든 기계 학습 라이브러리 및 프로그래밍 언어와 함께 사용 가능 공식문서 https://www.mlflow.org/docs/latest/concepts.html 01. MLFlow 파이프라인 : MLFlow 의 전반적인 파이프라인을 도식화하면 아래와 같은 파이프라인으로 설명할 수 있습니다. 일반적인 프로세스와 동일하게, 처음은 데이터 처리과정으로 Data Pipeline으로 구성되어 있습니다. 다음으로는 모델을 생성하고 ..