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구글 클라우드 Vertex.AI Model 학습 및 모델 배포&서빙

Vertex.AI Model 학습 및 모델 배포&서빙 조대협 (http://bcho.tistory.com) 머신러닝 환경에서, 학습을 수행하기 위해서는 프레임웍에 맞는 환경 (파이썬,텐서플로우)등을 설치하고, 필요한 컴퓨팅 리소스 (CPU,GPU)등을 프로비저닝 한후, 학습을 진행해야 한다. 학습이 완료되면 서빙을 위해서 모델을 export 하고, 서빙을 위한 API 서버를 설치 한 후에, 모델을 배포해서 서빙을 해야 한다. 서빙시에는 학습시 데이터와 서빙 요창에 들어온 데이터가 크게 차이가 나지 않는지 (training & serving detection), 또는 서빙 요청이 들어온 데이터가 이전 서빙 요청이 들어온 데이터와 크게 차이가 나지 않는지 (data drift detection)등의 체크를 ..

아키텍쳐 /머신러닝 2021.09.08
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실리콘밸리에서 살고 있는 평범한 엔지니어 입니다 이메일-bwcho75골뱅이지메일 닷컴. 아키텍처 디자인, 머신러닝 시스템, 빅데이터 설계, DEVOPS/SRE, 애자일 방법론,쿠버네티스,마이크로서비스, ChatGPT 생성형 AI , CTO 등에 대한 기술 멘토링과 강의 진행합니다. 쓰레드 : https://www.threads.net/@byungwookcho

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