MLOps

Product Serving

2021.12.07

1. Model Serving 1.1 Serving Basic Serving - Production(Real World) 환경에 모델을 사용할 수 있도록 배포 - 머신러닝 모델을 개발하고, 현실 세계(앱, 웹)에서 사용할 수 있게 만드는 행위 - 서비스화라고 표현할 수도 있음 - 머신러닝 모델을 회사 서비스의 기능 중 하나로 활용 - 예 : 추천 시스템의 추천 알고리즘 - Input이 제공되면 모델이 예측 값(Output)을 반환 serving 방식 - online serving - batch serving - IoT, mobile 등 클라이언트에서 Edge Serving 2. Online Serving 2.1 Web Server Basic 2.2 API 2.3 Online Serving Basic On..

부스트캠프 AI Tech 2기/2기 Product Serving

Product Serving 개론

2021.12.07

1. MLOps 개론 [문제정의] [EDA] [Feature Engineering] [Train] 1.1 모델 개발 프로세스(Research) - 고정된 데이터를 사용해 학습 1.2 모델 개발 프로세스(Production) - 모델의 결과값이 이상한 경우가 존재 => 원인 파악 필요 => Input 데이터가 이상한 경우가 존재(x값이 0~100 이내여야 하는데 Input으로 200이 들어오는 경우) => Research 할 땐 Outlier로 제외할 수 있지만, 실제 서비스에선 제외가 힘든 상황(별도 처리 필요) - 모델의 성능이 계속 변경 => 모델의 성능은 어떻게 확인할 수 있을까? => 예측 값과 실제 레이블을 알아야 함 => 정형(Tabular) 데이터에서는 정확히 알 수 있지만, 비정형 데이터(..

Product Serving

Product Serving 개론

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