MLOps7 MLOps 실습자 가이드 : 구글2021 ## 스타트업 현실에 맞는 정보만 엑기스 요약 ## ML-enabled system 이란? : composed of data engineering, ML engineering, and application engineering tasks Data engineering involves ingesting, integrating, curating, and refining data. ML engineering provides automated and streamlined ML process that handles the unique complexities of the practical applications of ML : building, deploying, and operationalizing ML syste.. 2022. 7. 29. kubeflow sdk 1. python func으로 pipeline만드는 법 component는 containerOp의 인스턴스! func component := containerop pipeline run 2. pipeline 튜토리얼/ 기본개념 https://www.kubeflow.org/docs/components/pipelines/sdk/build-pipeline/.. 3. pipeline에서 url말고 경로지정해서 데이터를 끌어오는 방법은? 2022. 7. 2. production dl 개발 이것저것 보호되어 있는 글 입니다. 2022. 6. 18. [1] 나만의 MLOps - kubeflow 목차 1. kubeflow의 등장배경 / 정의 2. MLOps에서 kubeflow의 역할/ 기능 3. 차별화된 kubeflow의 장점과 한계 4. kubeflow 실습 - tutorial demo ver. 5. kubeflow 실습 - mnist ver. 6. kubeflow, NAS 그리고 DVC : load/save 참고1] 모두의 MLOps 참고2] k8s에서 ML이 처음이라면 kubeflow 참고3] airflow + mlflow vs. kubeflow 2022. 6. 16. 이전 1 2 다음
