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Production 에 ML service 를 deploy 하기 위해서 어떤 일을 해야할까? 사실 일반적으로 생각하는것는 모델을 만드는 코드를 짜고 러닝을 시킨 후, 검증한다 정도가 떠오를 것이다. 하지만 실제 production 에 가기 위해서는, 거쳐야할 산이 너무나도 많다. 실제 ML 서비스로 갈때 거치는 문제들을 크게 3가지 파트로 나눌 수 있다. 데이터 수집 데이터 검증 및 학습 운영 서버 배포 자, 머신러닝 프로젝트를 한다 하면, 1번과 2번은 당연하게 생각하고 진행할 것이다. 모든 러닝이 끝나고 만족스러운 결과를 뽑아냈다 하면, 이제 다시 고민이 생긴다. 그래서 이...

ksonnet 은 Package, Application, Part, Prototype, Parameter, Component 로 이루어져있다. Ksonnet 의 목표는, 재사용성 이다. component 를 이루는 각 micro-service 들을 kubernetes 의 yml 파일로 정의할때, 중복되는 yml code 가 많이 발생한다. ksonnet 은 jsonnnet 이라는 json 기반 템플릿 엔진으로 재사용성을 구현한것이다. 우선 크게 Prototype 과 Parameter 를 보면 된다. Prototype 은 일종의 템플릿으로, component 를 템플릿으로 구현해둔것이다. 보통 템플릿은...

Kubeflow 에서 model deploy 를 하는 component 는 크게 2가지가 있다. 하나는 tf-serving deployment 이고, 하나는 tf-serving-service 이다. 일단 kubeflow 버전의 tf-serving service, deployment 를 알기 전에, tensorflow serving 에 대해 알아보자. tensorflow serving 은 tensorflow model 을 서빙하기 위해 있는 기능이다. Key concpets Servables machine learned model 은 많은 알고리즘과 weight 들 em...