Engineering22 [MLOps] 02 Kubernetes Basic Kubernetes 컨테이너: 어플리케이션을 실행할 수 있는 환경까지 감싸서 어디서든 쉽게 실행할 수 있도록 해 주는 기술 컨테이너 런타임: 컨테이너를 사용할 때 필요한 도구 (ex. Docker) 컨테이너 오케스트레이션: 컨테이너 런타임을 통해 컨테이너를 정해진 방식에 따라 관리하는 도구 쿠버네티스: 컨테이너 런타임(Docker)을 통해 컨테이너 오케스트레이션을 하는 도구 Traditional Deployement vs Virtualized Deployment vs Container Deployment Traditional Deployement 하나의 물리적인 서버에서 여러 개의 애플리케이션을 실행 하나의 물리적인 서버 내에서 각각의 애플리케이션의 리소스 한계를 정의할 수 없기에, 리소스 할당 문제 발.. 2023. 1. 17. [MLOps] 01 Docker Basic Docker Build Once, Run Anywhere container는 격리된 환경에서 프로세스를 실행시킬 수 있는 기술이며, containerization은 모델을 container화하는 기술입니다. 즉, container화를 통해 우리는 프로그램의 코드를 새로 작성하지 않아도 여러 환경에서 코드가 작동되게 할 수 있으므로, 실험 환경에서 개발된 머신러닝 모델이 서비스 환경에서도 작동할 수 있으며, 나아가 컴퓨터의 운영 체제에 상관 없이 실행 가능한 단일한 소프트웨어를 만들 수 있겠습니다. Docker는 이러한 container을 만들고 사용할 수 있도록 하는 containerization 기술 중 하나입니다. Dockerfile, Docker image, Docker container Docke.. 2023. 1. 16. [MLOps] 00 MLOps Intro 1. MLOps란 무엇인가? 1.1 MLOps ML을 효율적으로 개발한 후, 성공적으로 서비스화하고 운영할 때 필요한 모든 것을 다루는 분야 - Machine Learning + Operations - 머신러닝을 실제로 운영할 때 생기는 일을 다룬 분야 - 연구가 아닌 서비스(앱, 웹 등)에 적용하는 과정에서 필요한 분야 → 만들어진 지 오래되지 않은 분야라 공식적인 정의는 아직 없다 ! 1.2 조금 더 세분화된 MLOps - ModelOps + DataOps + DevOps - ModelOps: 모델을 개발하면서 생기는 운영 (모델 관리) - DataOps: 데이터와 관련된 운영 (데이터 엔지니어링, 데이터 관리) - DevOps: 소프트웨어 개발과 관련된 운영 (배포, 클라우드) 2.MLOps의 필요.. 2023. 1. 15. [m1 mac] Homebrew 설치 Homebrew는 macOS를 위한 패키지 관리자입니다. 2020년 애플 실리콘 M1을 탑재한 맥북이 출시된 후, 2021년 2월 Homebrew에서 3.0.0부터 애플 실리콘을 정식 지원한다고 발표하였습니다. 3.0.0이 출시되기 이전에는 강제로 iTrem이나 터미널을 Rosetta 2를 사용해 intel 버전으로 실행해서 Homebrew를 사용했지만, 이제는 이렇게 사용하지 않아도 정상적으로 brew 명령어를 사용할 수 있습니다. 1. 터미널이 Rosetta 2로 실행중인지 확인 먼저 macOS에서 사용하고 있는 터미널이 Rosetta 2로 실행중이지는 않은지 확인합니다. Rosetta 2는 "intel 프로세서가 장착된 Mac용”으로 제작된 앱을 “Apple Silicon이 장착된 Mac”에서 사용.. 2023. 1. 14. 이전 1 2 3 다음
