October 2021
Beginner to intermediate
416 pages
9h 3m
Korean
Content preview from 살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계: 텐서플로와 함께하는 머신러닝 프로젝트 자동화
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
191
8
장
텐서플로 서빙을 사용한 모델 배포
머신러닝 모델의 배포는 다른 사용자가 모델을 사용하고 예측하기 전에 마지막으로 수행해야
할 단계입니다. 안타깝지만 머신러닝 모델의 배포는 오늘날 소프트웨어 업계 분업 면에서 회색
지대로 전락하고 있습니다. 모델 아키텍처와 하드웨어 요구사항에 관한 지식이 필요하므로 단
순한 데브옵스 작업이 아닙니다. 또한 머신러닝 모델을 배포하는 일은 머신러닝 엔지니어와 데
이터 과학자들이 익숙한 영역 밖에 있습니다. 그들은 모델을 속속들이 알고 있지만, 머신러닝
모델 배포에 어려움을 겪곤 합니다. 이 장과 다음 장에서는 데이터 과학자와 데브옵스 엔지니
어에게 각자 업무 지식의 격차를 해소하고 머신러닝 모델을 배치하는 단계를 안내합니다. [그
림
8
-
1
]은 머신러닝 파이프라인에서 배포 단계의 위치를 보여줍니다.
데이터
수집
파이프라인
오케스트레이션
메타데이터스토어 데이터베이스
데이터
검증
데이터
전처리
모델 피드백 루프
모델
학습
모델 분석 및
검증
모델
배포
그림
8-1
머신러닝 파이프라인의 일부로서의 배포
머신러닝 모델은 세 가지 주요 방법(모델 서버, 사용자 브라우저, 에지 장치
edge
device
)으로 배
포할 수 있습니다. 오늘날 머신러닝 모델을 구축할 때는 모델 서버와 함께 사용하는 방법을 가
텐서플로 서빙을 사용한 모델 배포
CHAPTER
8
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.