CI 썸네일형 리스트형 MLOps란 머신러닝 MLOps 가 많이 이야기되는 이유 머신러닝 모델을 많이 개발했고, 만든 모델을 서비스에 올리는 시도가 진행됨 그러다 생기는 이슈로 인해 1. 이 모델을 어떻게 서비스에서 사용할것인가 2. 모델의 버전관리는 어떻게 할것인가 3. 학습에 사용된 데이터셋의 버전 관리는 어떻게 할것인가 4. 학습에 사용된 데이터와 실제 서비스에서 받는 데이터가 다르다 5. 머신러닝 서버를 올릴 인프라는 어떻게 구현할것인가 6. 언제 다시 학습할것인가 , 재사용여부 판단 등 Research 단계에서 프로덕으로 갈때 해야하는일이 너무 많음 - api 서버, 모델관리, 데이터셋관리, ML인프라관리 등 이러한 부분을 통칭해서 MLOps 로 통칭 DevOps MLOps 이슈 Dev 하면서 생기는 Ops 이슈 ML 하면서 생기는 Ops.. 더보기 지속적인 통합 (CI : Continuous Integration ) CI - 지속적으로 퀄리티 컨트롤(품질 관리)을 적용하는 프로세스를 실행하는것- 모든 개발완료 후 퀄리티 컨트롤을 적용하는 방법 -> 소프트웨어 질적향상, 소프트웨어 배포시간 단축- 문제점 조기발견 및 피드백사이클을 짧게 하여 품질과 생상성을 향상 1. CI server- 빌드프로세스를 관리하는 서버- Jenkins, Hudson, CruiseControl.NET, TeamCity 2. SCM(Source Code Management)- 소스형상관리 시스템- 여러사람이 같은 프로젝트에 참여할 경우, 각자가 수정한 부분을 팀원 전체가 자동으로 동기화 할수 있는 시스템- Subversion, Git, Mercurial 3. Build Tool- 컴파일, 테스트, 정적분석 등을 실시해 동작 가능한 소프트웨어를.. 더보기 이전 1 다음