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MLOps 실전 가이드
CLI
를 활용한 머신러닝 프로젝트를 진행하고자 할 때, 다음 자료들은 유용할 것이다.
DevMLDevML
DevML
9
은 깃허브를 분석하고 머신러닝 현업자가 자신의 노하우가 담긴 예측을 만들 수 있
게 해주는 프로젝트다. 이 예측의 능률을 높이기 위해 스트림잇
streamlit
10
에 연결하거나 아마
존 퀵사이트의 클러스터링 리포트에 연결하면 된다.
파이썬 파이썬
MLOpsMLOps
CookbookCookbook
파이썬
MLOps
Cookbook
깃허브 레포지토리
11
에는 간단한 머신러닝 모델이 포함되어
있으며 이 부분은
7
장에서 자세히 다루었었다.
SpotSpot
PricePrice
MachineMachine
LearningLearning
또 다른
CLI
를 활용한 머신러닝 프로젝트 예제로는
Spot
Price
Machine
Learning
Clustering
가 있다. 해당 프로젝트는 깃허브 레포지토리
12
에서 확인할 수 있으며,
AWS
Spot
인스턴스의 속성인 메모리,
CPU
, 가격 등을 확인할 수 있다.
11.6
마치며 마치며
이 장에서는 명령줄 도구를 초기 단계부터 만드는 방법과 프레임워크를 통해 도구를 생성하고
자동화하는 방법을 살펴보았다. 예시가 개략적이더라도 세부 사항과 작동 방법을 이해하는 것
은 중요하다. 일반적으로 모두가 ...