기계 학습에서 CI/CD(지속적 통합 및 지속적 전달)란 무엇입니까?

기존 소프트웨어 개발에서는 지속적인 통합(CI)과 지속적인 배포(CD)가 한동안 일반적인 관행이었지만, 머신 러닝 분야는 지난 몇 년 동안에야 따라잡기 시작했습니다.  이 글에서는 ML에서 CI/CD를 구현하는 데 있어 몇 가지 과제가 있고, 이를 극복하는 방법과 그 과정에서 도움이 되는 도구에 대해 살펴보겠습니다.    지속적인 통합이란 무엇인가요? 지속적인 통합은 소프트웨어 및 머신 러닝(ML) 모델 개발을 위한 협업적 관행입니다. […]

MLOps란 무엇입니까? 기계 학습 작업 설명

데이터와 컴퓨팅 리소스에 대한 접근성이 점점 더 높아짐에 따라 기계 학습(ML) 모델을 구축하는 것이 오늘날 예전만큼 어렵지 않습니다. 따라서 다양한 규모와 업종의 기업은 ML을 통해 비즈니스 가치를 제공하기 위해 데이터 과학 팀에 투자합니다. 그러나 실제 과제는 단순히 ML 모델을 구축하는 것 이상입니다. 기존 소프트웨어 시스템과 달리 ML 시스템의 성능은 더 빠르게 저하될 수 있으므로 면밀한 […]

ML 모델 레지스트리란 무엇입니까?

ML 모델 레지스트리 소개 빠르게 변화하는 머신 러닝 환경에서는 고성능 모델을 대량으로 보유하는 것이 혁신적인 프로덕션 솔루션의 중추이며, ML 팀 의 작업을 관리하고 구성하려면 견고하고 안전하며 접근성이 뛰어난 인프라가 필수적입니다. ML 모델 레지스트리를 입력하세요 . 모델 레지스트리는 ML 팀이 팀의 모델을 저장, 카탈로그화, 액세스, 배포 및 배포하는 배포 센터이자 중앙 허브이며 프로덕션 모델에 대한 단일 […]

LLMOps 이해: 대규모 언어 모델 작업

OpenAI의 ChatGPT 출시가 프로덕션에서 대규모 언어 모델(LLM) 의 판도라 상자를 연 것 같습니다 . 이제 이웃이 인공 지능에 대한 잡담으로 귀찮게 할 뿐만 아니라, 머신 러닝(ML) 커뮤니티에서 또 다른 새로운 용어인 “LLMOps”에 대해 이야기하고 있습니다. LLM은 AI 기반 제품을 구축하고 유지하는 방식을 바꾸고 있습니다. 이는 LLM 기반 애플리케이션의 수명 주기를 위한 새로운 도구 세트와 모범 […]