{"product_id":"9791161756134","title":"MLFlow를 활용한 MLOps (AWS, Azure, GCP에서 MLOps 시작하기)","description":"\u003cdiv class=\"info_text\"\u003e머신러닝 솔루션 구축을 위한 프로세스는 1.문제의 식별, 2.데이터 수집, 3.데이터 분석, 4.피처 엔지니어링 및 데이터 정규화, 5.모델 구축, 6.학습, 평가 및 검증, 7.예측 등의 과정이다. MLOps는 데브옵스(DevOps)에서 채택돼 머신러닝에 적용되는 원칙 및 관행으로, 파이프라인의 지속적인 통합과 전달을 보장해 전체 자동화 설정을 완료한다. MLFlow는 기존 코드 베이스에 MLOps 원칙을 통합해 널리 사용되는 다양한 프레임워크를 지원하는 API이다. MLFlow를 사용해서 지표, 파라미터, 그래프 및 모델 자체를 로깅한다. 또한 기록된 모델을 적재하고, 기능을 활용할 수 있다. \u003cbr\u003e프레임워크는 scikit-learn, TensorFlow 2.0\/ Keras, PyTorch 및 PySpark의 실험에 MLFlow를 적용하는 방법과 이러한 모델 중 하나를 로컬에 배포하고 모델을 사용해 예측하는 방법을 실행해 본다. 해당 모델을 AWS, Azure, GCP에 배포하고 구성해서 서빙되는 구체적인 방법을 다룬다.\u003c\/div\u003e","brand":"에이콘출판 - 스리다르 알라","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":52436893827377,"sku":"9791161756134","price":30.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0782\/9730\/1297\/files\/9791161756134_1_1430d800-9a56-4acd-ad24-bdf8d2ca9e54.jpg?v=1769597208","url":"https:\/\/gimssine.com\/products\/9791161756134","provider":"GIMSSINE","version":"1.0","type":"link"}