Machine Learning Model Deployment - Korean
이 과정은 세 가지 기본 머신 러닝 배포 전략을 소개하고 각 전략의 Databricks 구현을 설명하기 위해 설계되었습니다. 모델 배포의 기본 사항을 살펴본 후 이 과정에서는 배치 추론을 자세히 살펴보고 고려 사항과 함께 성능 최적화에 대한 배치 추론 시나리오에서 모델을 활용하기 위한 실습 데모 및 실습을 제공합니다. 과정의 두 번째 부분에서는 파이프라인 배포를 포괄적으로 다루고 마지막 부분에서는 실시간 배포에 중점을 둡니다. 참가자는 실습 시연 및 실습에 참여하여 Model Serving가 있는 모델을 배포하고 실시간 추론을 위해 엔드포인트를 활용합니다.
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이 과정을 시작하기 전에 최소한 다음 사항에 익숙해야 합니다.
- 기본 머신 러닝 모델에 대한 지식
- 모델 수명 주기 및 MLflow 구성 요소 에 대한 지식
- Databricks Workspace 및 Notebooks 에 대한 지식
- Python에 대한 중급 지식
Outline
모델 배포 기초=
모델 배포 전략
MLflow를 활용한 모델 배포
배치 배포
배치 배포 소개
데모: 배치 배포
파이프라인 배포
파이프라인 배포 소개
데모: 파이프라인 배포
머신러닝 모델 배포 설계 문서
실시간 배포 소개
Databricks 모델 서빙
데모: 모델 서빙을 통한 실시간 배포
데모: 모델 서빙을 통한 맞춤형 모델 배포
실습: 모델 서빙을 통한 실시간 배포
Upcoming Public Classes
Date | Time | Language | Price |
|---|---|---|---|
Dec 17 | 02 PM - 06 PM (Asia/Seoul) | Korean | $750.00 |
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