[MLflow]MLflow를 이용한 모델 관리 및 모델 평가
모델 관리
우리는 모델링을 할 때, 많은 시행착오를 거친다. 이때, 가장 좋은 성능을 가진 모델은 어떤 것이고, 모델 성능, 모델 생성일, 모델 메타 데이터 등을 관리할 필요가 있다.
또한 여러 모델을 운영할 때에도 관리가 필요하다. 이런 모델 관리를 통해 다른 사람들도 모델을 사용할 때, 이러한 것들을 알면 더 잘 사용할 수 있을 것이다.
아래의 표는 모델 관리 시에 기본적으로 신경 쓰는 것이 있다.
모델 메타 데이터
언제 만들어졌고, 어떤 데이터를 사용했는지와 성능 등
모델 아티팩트
모델의 학습된 결과물(p...
[Cloud]Cloud Service
Cloud Service
Cloud Service란 서버, storage, 소프트웨어 등 필요한 IT 자원을 이용자가 준비할 필요 없이 제공 업체가 인터넷 연결을 기반으로 제공해주는 서비스이다.
웹, 앱 서비스를 만드는 경우, 자신의 컴퓨터로 서비스를 만들거나 IP로 누구나 접근 가능하게 할 수 있다. 하지만 이런 경우 내 컴퓨터가 종료되면 서비스 또한 종료된다.
이를 해결하기 위해 이전에는 서버실을 만들어서 운영을 하였지만, 서버의 확장성이나 물리적이 공간 부족, 갑작스러운 서버실 종료 등의 문제가 있었기에 Cloud 서비스가 발전했다.
Cloud Service 공통 기술 개념
Compu...
[Airflow]Batch Serving과 Airflow
Batch Serving
일정 기간 데이터 수집 후 일괄 학습 및 결과 제공을 하기에 대량의 데이터 처리 시 효율적이다.
Batch Processing : 예약된 시간에 자동으로 실행되는 소프트웨어 프로그램을 자동으로 실행하는 방법
Batch Processing이 Batch Serving보다 더 큰 개념이다.
Airflow
Airflow 이전에는 Crontab을 사용했음
Crontab에서 Cron 표현식을 사용하여 스케줄링한다.
*****로 각각 분, 시간, 요일, 달, 요일을 지정한다.
crontab의 문제점
재실행 및 알림에 대해서 별도의 처리를 하지 않는...
[FastAPI] 기본 사용법
Fast API 기본 사용법
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/") # FastAPIR는 데코레이터로 GET, POST를 정의한다.
def read_root():
return {'Hello':'World'}
if __name__ == '__main__':
uvicorn.run(app, host = "0.0.0.0", port = 8000)
이런 py파일을 실행시키면, 웹 서버가 켜진다. 이때, 터미널도 같이 켜저있어야한다.
URL Parameter
이전에 봤던 Pa...
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