728x90 반응형 머신러닝서비스구축을위한실전MLOps올인원패키지Online19 [MLops] 220201 패스트캠퍼스 챌린지 9일차 - 쿠버네티스 실습 - YAML, minikube 환경 세팅 머신러닝 서비스 구축을 위한 실전 MLOps 올인원 패키지 Online 강의 Part2. ML환경 구축을 위한 도커와 쿠버네티스 1. YAML 데이터 직렬화에 쓰이는 포맷 양식 중 하나 데이터를 전송할 때 쓰이는 포맷 마스터노드에게 데이터 보낼때에는 Json, XML, YAML형식으로 보내야 함 YAML 형식은 다른 형식에 비해 가독성이 좋은 특징이 있음 Strict validation - 들어쓰기 줄바꿈에 대해 엄격하게 따짐 # 문법 : * key - value 형식으로 이뤄져있음 - json 과 비슷 * 주석처리도 마찬가지로 # * 자료형도 파이썬과 동일 yaml 에서 true, yes, y 모두 예약어 * multiline --> |, > 를 활용해서 기입 * 하나의 yaml 안에 여러개의 yaml.. 2022. 2. 1. [MLops] 220131 패스트캠퍼스 챌린지 8일차 - 도커와 쿠버네티스 개념정리 머신러닝 서비스 구축을 위한 실전 MLOps 올인원 패키지 Online 강의 Part2. ML환경 구축을 위한 도커와 쿠버네티스 1. 쿠버네티스 기본 개념 컨테이너 오케스트레이션 : 다양한 컨테이너를 관리하는 것 AWS EKS, 구글 쿠버네티스 엔진, 에져 쿠버네티스 서비스가 쿠버네티스 대표 서비스들 2. 쿠버네티스 컨셉 1) 선언형 인터페이스 : 원하는 상태라른 것(desired state)이 존재, 최종 결과에 대해 선언 ( =! 명령형 인터페이스와 다름 : 각 단계별 과정을 상세히 명령하는 형식) 2) master node (control plane node)와 worker node 분리되어있음 : 한 클러스터는 하나 이상의 서버가 붙어있음 (물리적으로는 분리되어있어도, 사용자는 하나의 컴퓨터를 사.. 2022. 1. 31. [MLops] 220130 패스트캠퍼스 챌린지 7일차 - 도커 실습 (4) https://huidea.tistory.com/239 [MLops] 220129 패스트캠퍼스 챌린지 6일차 - 도커 실습 (3) 머신러닝 서비스 구축을 위한 실전 MLOps 올인원 패키지 Online 강의 Part2. ML환경 구축을 위한 도커와 쿠버네티스 https://huidea.tistory.com/238?category=999869 [MLops] 220128 패스트캠퍼스 챌린지 5일차 -.. huidea.tistory.com 어제에 이어서 도커 이미지 실습을 진행 해보겠다. 어제 만든 도커 이미지를 이제 레지스트리에 띄워보자 1. Docker Registry 1/ docker registry docker run -d -p 5000:5000 --name registry registry regist.. 2022. 1. 30. [MLops] 220129 패스트캠퍼스 챌린지 6일차 - 도커 실습 (3) 머신러닝 서비스 구축을 위한 실전 MLOps 올인원 패키지 Online 강의 Part2. ML환경 구축을 위한 도커와 쿠버네티스 https://huidea.tistory.com/238?category=999869 [MLops] 220128 패스트캠퍼스 챌린지 5일차 - 도커 실습 (2) https://huidea.tistory.com/236?category=999869 [MLops] 220127 패스트캠퍼스 챌린지 4일차 - 도커 실습 (1) https://huidea.tistory.com/235?category=999869 [MLops] 220126 패스트캠퍼스 챌린지 3일차 - ubun.. huidea.tistory.com 이어서 도커 실습을 진행해보자 ! 도커 이미지? 어떤 애플리케이션 코드 뿐만 .. 2022. 1. 29. [MLops] 220128 패스트캠퍼스 챌린지 5일차 - 도커 실습 (2) https://huidea.tistory.com/236?category=999869 [MLops] 220127 패스트캠퍼스 챌린지 4일차 - 도커 실습 (1) https://huidea.tistory.com/235?category=999869 [MLops] 220126 패스트캠퍼스 챌린지 3일차 - ubuntu 도커 실습 1 https://huidea.tistory.com/234 [MLops] 220125 패스트캠퍼스 챌린지 2일차 - Virtualbox으로.. huidea.tistory.com 어제에 이어서 도커 실습 명령어 정리를 해보겠다. (복습) 1/ docker pull : 도커 이미지를 가져오는 명령어 2/ docker images : docker pull 로 받은 이미지 확인 3/ docke.. 2022. 1. 28. [MLops] 220127 패스트캠퍼스 챌린지 4일차 - 도커 실습 (1) https://huidea.tistory.com/235?category=999869 [MLops] 220126 패스트캠퍼스 챌린지 3일차 - ubuntu 도커 실습 1 https://huidea.tistory.com/234 [MLops] 220125 패스트캠퍼스 챌린지 2일차 - Virtualbox으로 ubuntu 환경세팅 1. 도커와 쿠버네티스 도커 : containerization, 컨테이너화 하는 기술, 실행 환경자체를 하나의.. huidea.tistory.com 어제는 우분투 환경 설치까지 완료하고 권한 설정까지 시도했다. 하지만 도커 재실행을 시킨 후 VM 로그아웃 한 뒤 다시 로그인을 했는데 재부팅이 되지 않았다. 계속 검은 화면에 커서만 떠서.. ㅠㅠ 결국 가상환경 재설치를 했다. 재설치 후.. 2022. 1. 27. [MLops] 220126 패스트캠퍼스 챌린지 3일차 - ubuntu 도커 환경세팅 https://huidea.tistory.com/234 [MLops] 220125 패스트캠퍼스 챌린지 2일차 - Virtualbox으로 ubuntu 환경세팅 1. 도커와 쿠버네티스 도커 : containerization, 컨테이너화 하는 기술, 실행 환경자체를 하나의 컨테이너로 패키징 container : 격리된 공간에서 프로세스를 실행시키는 기술, "build once run anywhere" 도.. huidea.tistory.com 지난 포스팅에 이이서, 이제 ubuntu에 도커, 쿠버네티스 실습을 해볼꺼다 ! 1. 도커 실습 +) 실습 코드를 복붙이 안되었다. 로컬 코드가 vm에서 붙여넣기가 안되는 것 https://extrememanual.net/8257 버추얼박스(VirtualBox) 클립보드(.. 2022. 1. 26. [MLops] 220125 패스트캠퍼스 챌린지 2일차 - Virtualbox으로 ubuntu 환경세팅 1. 도커와 쿠버네티스 도커 : containerization, 컨테이너화 하는 기술, 실행 환경자체를 하나의 컨테이너로 패키징 container : 격리된 공간에서 프로세스를 실행시키는 기술, "build once run anywhere" 도커 이미지를 빌드함으로써, 어떤 환경에서든 코드를 실행시킬 수 있음 --> dockerize ML 모델링을 한 후에 container 를 활용해서 dockerize 해야함 쿠버네티스 : container orchestration, 수많은 도커 컨테이너를 어떤 서버에 배치시킬건지 (메모리 gpu에 따라 할당) 2. 환경 세팅 - Virtual box를 통해 우분투 기반 가상 머신 (VM) 만들기 1) MacOS 에서 virtualbox 설치 2) ubuntu 설치 3.. 2022. 1. 25. [MLops] 220124 패스트캠퍼스 챌린지 1일차 - MLops의 정의와 구성요소 머신러닝 서비스 구축을 위한 실전 MLOps 올인원 패키지 Online 강의 Part1. ML을 Service화하기 위한 기술, MLOps ML ops 의 의미 : ML + DevOps ==> 현재 소프트웨어의 개발 과정을 ML 프로젝트에 적용해보자 --> 중요한 차이점은 ML에서는 data 가 있다는 것 (데이터는 실시간으로 바뀌는 상황) --> ML 프로젝트에서 devops의 규칙을 적용하는 컨셉이 MLops --> 핵심기능 3 버전 관리 : 데이터, 모델 버전관리 테스트 자동화 : 모델 학습 자동화, 모델 성능 평가 자동화 모니터링 : 서빙 모델 모니터링, 데이터 변화 모니터링, 시스템 안정성 모니터링 ML ops의 구성요소 - 데이터, 모델, 서빙 --> 각각 사용되는 오픈소스 소프트웨어 1. 데.. 2022. 1. 24. 이전 1 2 다음 728x90 반응형
