Machine Learning Model Deployment - Korean
이 과정은 세 가지 주요 머신러닝 배포 전략을 소개하고 Databricks에서 각 전략을 구현하는 방법을 설명하도록 설계되었습니다. 모델 배포의 기본 사항을 살펴본 후, 이 과정에서는 배치 추론을 심층적으로 살펴보고 배치 추론 시나리오에서 모델을 활용하기 위한 실습 데모와 실습을 제공하며 성능 최적화를 위한 고려 사항도 제공합니다. 과정의 두 번째 부분에서는 파이프라인 배포에 대해 포괄적으로 다루는 반면, 마지막 부분에서는 실시간 배포에 초점을 맞춥니다. 참가자는 모델 서빙을 통해 모델을 배포하고 실시간 추론을 위해 제공 엔드포인트를 활용하는 실습 데모와 실습에 참여합니다.
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
이 과정을 시작하기 전에 최소한 다음 사항에 익숙해야 합니다.
- 머신러닝 모델에 대한 기본적인 지식
- 모델 수명 주기 및 MLflow 구성 요소에 대한 지식
- Databricks 작업 공간 및 노트북에 대한 지식
- Python에 대한 중급 수준의 지식
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