[Chapter-1] 초안 #2
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anencore94
reviewed
Dec 9, 2021
| ### 서론 | ||
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| 최근, 많은 곳에서 MLOps의 필요성에 대해서 말을 하고 있습니다. MLOps란 무엇이며 이를 위해서 우리는 무엇을 공부해야 할까요? | ||
| 저희 모두의 MLOps팀은 MLOps에 대해서 공부하려고 하지만 어떻게 시작해야 하는지 모르는 분들을 위한 지침서를 작성하고자 이 프로젝트를 시작하였습니다. |
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모두의 MLOps 는 이탤릭체나 볼드체로 통일하면 어떤가요?
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이탤릭체로 변경하였습니다. 아직까지 본문에 등장한 "모두의 MLOps"라는 단어는 하나뿐이 없었네요.
| 저희 모두의 MLOps팀은 MLOps에 대해서 공부하려고 하지만 어떻게 시작해야 하는지 모르는 분들을 위한 지침서를 작성하고자 이 프로젝트를 시작하였습니다. | ||
| MLOps는 Machine Learning Operations의 약어입니다. 이 중 Operations라는 단어는 도메인과 상황에 따라서 필요로 하는 것이 달라진다는 뜻을 내포하고 있습니다. | ||
| 특히 집필을 하는 2021년 기준으로 아직 표준이라고 불릴 수 있는 툴이 존재하지 않습니다. | ||
| 그렇기 때문에 저희가 제시하는 방법이 실제 업무에 바로 적용하기에는 힘들 수는 있습니다. |
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마크다운에서 줄바꿈이 실제로 렌더링될 때는 줄바꿈처리가 되지 않아, 줄바꿈을 원하는 곳에는 엔터를 두 번 표시해야 할 것 같습니다.
| 이 때부터 머신러닝 엔지니어와 소프트웨어 엔지니어들의 불화가 시작되었습니다. | ||
| (예시) | ||
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| 머신러닝 엔지니어와 소프트웨어 엔지니어들은 '모델'을 이용해 서로 소통했습니다. 보통의 경우 머신러닝 엔지니어가 직접 쿼리를 이용해 DB에서 데이터를 다운로드 받고 모델을 학습 후 그 모델(Weigth와 Python Code)을 소프트웨어 엔지니어에게 전달하였습니다. 그러면 소프트웨어 엔지니어는 전달받은 모델을 서빙 아키텍쳐에 컴포넌트로 만들어서 서빙을 하였습니다. |
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DB 에서 직접 쿼리를 사용하는 경우보다는, 캐글과 같은 플랫폼에서 제공하는 데이터 형식에 익숙했기 때문에 csv 파일에서 읽는 경우에 더 익숙해서 발생한 문제에 대한 얘기도 추가되면 좋을 것 같습니다.
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main branch 를 rebase 한 뒤, why-k8s 본문을 추가한 커밋을 푸시하였습니다. |
zamonia500
reviewed
Dec 9, 2021
| 이처럼 많은 프로젝트에서 머신러닝과 딥러닝은 이 문제를 풀 수 있을 것 같다는 가능성을 보여주고 사라졌습니다. 그리고 이 시기 즈음에 맞추어서 AI에게 다시 겨울이 다가오고 있다는 전망들도 나오기 시작했습니다. | ||
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| 왜 저렇게 많은 프로젝트는 프로젝트에서 끝났을 까요? 이는 머신러닝의 deploy를 가정하지 않았기 때문입니다. 실제 서비스에 있어서 머신러닝과 딥러닝은 있어서 아주 작은 부분만을 차지하지 않습니다. 즉, 실제 서비스로 이어지기 위해서는 단순히 모델만이 아니라 다른 많은 부분이 필요합니다. | ||
| 구글은 이런 문제를 2015년 Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems라는 논문에서 지적한 바 있습니다. 하지만 이 논문이 나올 때는 아직 많은 머신러닝 엔지니어들이 딥러닝과 머신러닝의 가능성을 입증하기 바쁜 시기이기도 했습니다. |
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논문 cite 하는 문법이 있을테니 그걸 따르는 것은 어떨까요?
Co-authored-by: Youngcheol Jang <youngcheol.jang@makinarocks.ai> Co-authored-by: Jaeyeon Kim <anencore94@gmail.com>
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단순 오타 및 교정은 우선 반영했습니다 |
Co-authored-by: Jaeyeon Kim <anencore94@gmail.com>
Aiden-Jeon
commented
Dec 9, 2021
Aiden-Jeon
commented
Dec 9, 2021
Aiden-Jeon
commented
Dec 9, 2021
Co-authored-by: Jaeyeon Kim <anencore94@gmail.com>
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