ML Ops 실전 가이드

1. MLOPs이란?

MLOps란 DevOps의 머신러닝 버전입니다. DevOPs란 Development와 operation의 합성어입니다.
Devops에선 “테스트의 자동화”, “CI”, “CD”등에 대해 다룹니다.

대상 독자 : 솔직히 posix $($ unix,linux,mac $)$ shell에 익숙하고, python의 기계학습, docker, cloud 환경, 등등 배경지식이 좀 있으신 분이 읽어야 할 것 같습니다.
모두 짧은 설명이 나오나, 부족한 느낌입니다.

2. 책의 내용

읽은 내용 중 기억에 남는 내용 위주로 적어 봤습니다.

automl : 데이터만 준다면 모델을 자동으로 만들어준다.
종류로는

• github action github에서 자동으로 테스트 해주고 해당 루틴을 실행 해 준다.
• C++로 작업을 하는데 헷갈리는 용어들이 있었습니다.
  1. Sanitizers 코드를 실행하면서 분석하는 동적 분석기이다.
  2. Linters 코드를 실행하면서 분석하는 정적 분석기이다.
  3. Static code analysis tools clang-tidy와 같이

• 엣지 디바이스 : 물리적으로 연산자원이나 인터넷이 제한적인 기기. google coral, tf lite

• autoML, Docker, Cloud 기술, github action, AWS, AZure에서 mlops하는 법을 배웁니다.

솔직히 어려워서 잘 못 읽었습니다.

3. 책의 장점

1. 키워드 들로 어떻게 공부해야하는지 방향성을 볼 수 있었습니다.

4. 책의 단점

1. 처음 해보는 분야이고 번역서라 그런지 부드럽게 읽히진 않습니다.
   물론 제 독해력이 부족한 부분도 있습니다.

“한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.”