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MLOps 실전 가이드
기술과 지식을 요구하기 때문에 복잡도가 크게 상승한다는 점이다. 이렇게 다양한 기술들이 복
잡하게 얽힌 내용을 다룰 때는 항상 작은 것부터 시작하는 게 좋다. 가장 간단하고 작은 솔루션
이 잘 작동하도록 만들고 난 이후에 조금씩 복잡성을 더하며 확장해나가야 한다.
MLOps
도입을 희망한다면 당연히 앞서 설명한 리눅스 터미널 사용법과 클라우드 컴퓨팅의
기본 개념을 알고 있어야 한다. 앞서 언급했듯
MLOps
를 수행하려면
DevOps
(
CI
/
CD
설정
및 사용 방법 )에 대해서도 심도 깊게 이해하고 있어야 한다. 이 장의 마지막에 제공하는 연습
문제는 책의 후반부에서 등장하는 복잡한 주제들을 살펴보기 전에 기술을 시험해볼 수 있는 좋
은 테스트가 될 것이다. 또한 이 장에서 소개한 모든 기본 요소를
MLOps
프로젝트로 통합해
보는 연습이기도 하다.
3
장에서는 컨테이너와 엣지 디바이스에 대해 살펴볼 것이다. 이는
AWS
세이지메이커나 애저
머신러닝 스튜디오와 같은
MLOps
플랫폼의 필수적인 구성 요소이다. 이번 장에서 짚고 넘어
간 내용들이 다음 장을 학습하는 데 도움이 될 것이다.
연습해보기연습해보기
●
AWS
, 애저,
GCP
모두에서
hello world
파이썬 깃허브 프로젝트를 실행해보자.
●
플라스크 기반의 머신러닝 애플리케이션이 ...