mlops Kraken CI에서 MLflow를 사용하는 MLOps 구축, 테스트 및 배포 외에도 Kraken CI는 파이프라인을 구축하는 데 매우 유용한 도구입니다. 이 기사에서는 Kraken CI를 활용하여 을 사용하여 기계 학습을 위한 CI 워크플로우를 구축하는 방법을 보여줍니다. 해당 소스 코드는 에서 사용할 수 있습니다. MLOps 및 MLflow MLflow는 종단 간 기계 학습 수명 주기를 관리하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 매개변수와 결과를... mlopsmachinelearningcicddevops [MLOps] 🍱 BentoML - 2 : kogpt2 with transformers! 😎 오늘은 간단히 kogpt2 모델을 BentoML로 서빙해보도록 하겠습니다! (transformers==4.18.0 / torch==1.11.0) 🤗 'NLP의 민주화' 라는 컨셉으로 유명한 huggingface의 Transformer 기반으로 작성된 "한국어 생성 모델"입니다. Transformer? 😉 Self-Attention 메커니즘을 사용한 Transformer 등장으로 강력한 성... mlopsmlops TFX 사용자 가이드 요약 학습 데이터 및 모델링 코드를 수집하여 SavedModel 결과를 생성 일괄 및 스트리밍 데이터 병렬 처리 파이프라인을 모두 정의할 수 있는 오픈소스 통합 모델 TFX는 학습 및 예측을 위한 Cloud AI Platform 및 여러 다른 ML 수명 주기 측면의 분산 데이터 처리를 위한 Cloud Dataflow와 같은 여러 관리형 GCP 서비스와 상호운용됨 상위 수준 시스템에서 단일 추상화를... mlopstfxmlops TFX: 시작하기 튜토리얼 - 시작 파이프라인 TFX 공식 홈페이지 간단한 TFX 파이프라인을 실행하는 짧은 자습서 데이터 가져오기, 모델 학습 및 학습된 모델 내보내기와 같은 가장 최소한의 ML 워크플로 세 가지 필수 TFX 구성요소: ExampleGen, Trainer 및 Pusher TFX 파이프라인 이해하기 tfx 설치 os.path.join 함수는 운영체제에 맞게 폴더 구분자를 다뤄서 경로를 생성 TensorFlow로 데이터를 ... tfxmlopsmlops 쿠버네티스 실습1 - 워드프레스 배포 첫 번째 실습은 PHP와 MySQL으로 구성된 워드프레스를 쿠버네티스로 배포하는 것이다. 쿠버네티스로 웹 애플리케이션을 배포하는 것은 흔한 작업이라고 한다. 위 링크의 내용을 가급적 동일한 폴더를 만들어 wordpress-k8s.yml로 저장하고 다음의 명령어를 실행한다. 배포 상태를 확인한다. 실행 결과 예시 wordpress-5f59577d4d-8t2dg와 pod/wordpress-mys... mlopskubernetesminikubekubernetes 머신러닝 엔지니어 실무-Section2-1 타입 힌트를 함수에 작성하는 것이 가독성과 에러를 방지할 수 있음 매번 코드 리뷰를 통해 코드 컨벤션을 체크할 수 있지만, 변수나 함수에 타입이 명시된 파이썬 코드는 정적 타입 검사기를 통해 코드를 실행하지 않고도 타입 에러를 찾아낼 수 있음 mypy를 사용하면 python interpreter가 잡지 못하는 타입 버그를 찾아낼 수 있음 mypy를 사용하면 타입 자체의 버그 뿐만 아니라 실제... 머신러닝 엔지니어 실무mlopsmlops 개선된 Zenml 0.5를 소개합니다.x 우리는 매우 흥분하여 최종적으로 당신과 이 새로운 ZenML버전에 대한 세부 사항을 공유합니다! 우리는 이 블로그에서 주요한 새로운 기능을 소개할 것이지만, 만약 당신이 상세한 목록을 원한다면, 반드시 우리의 을 보십시오. 새로운 ZenML functional API는 기계 학습 파이프의 모든 단계를 번거롭게 하위 클래스화할 필요가 없습니다. 이것은 ZenML 파이프에서 실행할 수 있도록 기... pipelinesmlopspythonmachinelearning [MLOps] 🍱 BentoML - 1 ✔ 그래서 보통, 학습된 ML model은 따로 ML 추론 서버를 띄워 REST API를 활용하여 서빙합니다. ✔ 간단하게는 Flask / Django 등의 Python Web Framework를 활용하여도 ML model을 서빙할 수 있습니다. 😎 사용은 간단하지만, 그 성능은 강력하다고 소문난 ML serving framework : bentoml을 간단히 다뤄보려 합니다 :) Bento... MLServingmlopsMLServing Airflow Apache Airflow 소개 -- Batch Process - Airflow 등장 전 -- Airflow 소개 Batch Process - Airflow 등장 전 Airflow 소개 Airflow Webserver 실행 Airflow 웹서버 실행 -- airflow webserver Airflow 스케줄러 실행 -- airflow scheduler AIRFLOW_HOME에 dags 생성했... mlopsmlops
Kraken CI에서 MLflow를 사용하는 MLOps 구축, 테스트 및 배포 외에도 Kraken CI는 파이프라인을 구축하는 데 매우 유용한 도구입니다. 이 기사에서는 Kraken CI를 활용하여 을 사용하여 기계 학습을 위한 CI 워크플로우를 구축하는 방법을 보여줍니다. 해당 소스 코드는 에서 사용할 수 있습니다. MLOps 및 MLflow MLflow는 종단 간 기계 학습 수명 주기를 관리하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 매개변수와 결과를... mlopsmachinelearningcicddevops [MLOps] 🍱 BentoML - 2 : kogpt2 with transformers! 😎 오늘은 간단히 kogpt2 모델을 BentoML로 서빙해보도록 하겠습니다! (transformers==4.18.0 / torch==1.11.0) 🤗 'NLP의 민주화' 라는 컨셉으로 유명한 huggingface의 Transformer 기반으로 작성된 "한국어 생성 모델"입니다. Transformer? 😉 Self-Attention 메커니즘을 사용한 Transformer 등장으로 강력한 성... mlopsmlops TFX 사용자 가이드 요약 학습 데이터 및 모델링 코드를 수집하여 SavedModel 결과를 생성 일괄 및 스트리밍 데이터 병렬 처리 파이프라인을 모두 정의할 수 있는 오픈소스 통합 모델 TFX는 학습 및 예측을 위한 Cloud AI Platform 및 여러 다른 ML 수명 주기 측면의 분산 데이터 처리를 위한 Cloud Dataflow와 같은 여러 관리형 GCP 서비스와 상호운용됨 상위 수준 시스템에서 단일 추상화를... mlopstfxmlops TFX: 시작하기 튜토리얼 - 시작 파이프라인 TFX 공식 홈페이지 간단한 TFX 파이프라인을 실행하는 짧은 자습서 데이터 가져오기, 모델 학습 및 학습된 모델 내보내기와 같은 가장 최소한의 ML 워크플로 세 가지 필수 TFX 구성요소: ExampleGen, Trainer 및 Pusher TFX 파이프라인 이해하기 tfx 설치 os.path.join 함수는 운영체제에 맞게 폴더 구분자를 다뤄서 경로를 생성 TensorFlow로 데이터를 ... tfxmlopsmlops 쿠버네티스 실습1 - 워드프레스 배포 첫 번째 실습은 PHP와 MySQL으로 구성된 워드프레스를 쿠버네티스로 배포하는 것이다. 쿠버네티스로 웹 애플리케이션을 배포하는 것은 흔한 작업이라고 한다. 위 링크의 내용을 가급적 동일한 폴더를 만들어 wordpress-k8s.yml로 저장하고 다음의 명령어를 실행한다. 배포 상태를 확인한다. 실행 결과 예시 wordpress-5f59577d4d-8t2dg와 pod/wordpress-mys... mlopskubernetesminikubekubernetes 머신러닝 엔지니어 실무-Section2-1 타입 힌트를 함수에 작성하는 것이 가독성과 에러를 방지할 수 있음 매번 코드 리뷰를 통해 코드 컨벤션을 체크할 수 있지만, 변수나 함수에 타입이 명시된 파이썬 코드는 정적 타입 검사기를 통해 코드를 실행하지 않고도 타입 에러를 찾아낼 수 있음 mypy를 사용하면 python interpreter가 잡지 못하는 타입 버그를 찾아낼 수 있음 mypy를 사용하면 타입 자체의 버그 뿐만 아니라 실제... 머신러닝 엔지니어 실무mlopsmlops 개선된 Zenml 0.5를 소개합니다.x 우리는 매우 흥분하여 최종적으로 당신과 이 새로운 ZenML버전에 대한 세부 사항을 공유합니다! 우리는 이 블로그에서 주요한 새로운 기능을 소개할 것이지만, 만약 당신이 상세한 목록을 원한다면, 반드시 우리의 을 보십시오. 새로운 ZenML functional API는 기계 학습 파이프의 모든 단계를 번거롭게 하위 클래스화할 필요가 없습니다. 이것은 ZenML 파이프에서 실행할 수 있도록 기... pipelinesmlopspythonmachinelearning [MLOps] 🍱 BentoML - 1 ✔ 그래서 보통, 학습된 ML model은 따로 ML 추론 서버를 띄워 REST API를 활용하여 서빙합니다. ✔ 간단하게는 Flask / Django 등의 Python Web Framework를 활용하여도 ML model을 서빙할 수 있습니다. 😎 사용은 간단하지만, 그 성능은 강력하다고 소문난 ML serving framework : bentoml을 간단히 다뤄보려 합니다 :) Bento... MLServingmlopsMLServing Airflow Apache Airflow 소개 -- Batch Process - Airflow 등장 전 -- Airflow 소개 Batch Process - Airflow 등장 전 Airflow 소개 Airflow Webserver 실행 Airflow 웹서버 실행 -- airflow webserver Airflow 스케줄러 실행 -- airflow scheduler AIRFLOW_HOME에 dags 생성했... mlopsmlops