Machine Learning Model Deployment - Korean
이 과정은 세 가지 주요 머신 러닝 배포 전략을 소개하고 Databricks에서 각 전략의 구현 방법을 설명하도록 설계되었습니다. 모델 배포의 기본 사항을 탐색한 후, 배치 추론을 심층적으로 다루며 배치 추론 시나리오에서 모델을 활용하기 위한 실습 데모와 실습 과제를 제공하고, 성능 최적화에 대한 고려 사항도 함께 다룹니다. 과정의 두 번째 부분에서는 파이프라인 배포를 포괄적으로 다루며, 마지막 부분에서는 실시간 배포에 초점을 맞춥니다. 참가자들은 실습 데모와 실습 과제에 참여하여 Model Serving으로 모델을 배포하고 실시간 추론을 위해 서빙 엔드포인트를 활용하게 됩니다.
참고: SCORM 강의 파일을 이용할 때는 콘텐츠를 모두 학습한 후 SCORM 창을 닫으시기 바랍니다. ‘다음 강의’ 버튼을 클릭하지 마십시오. 클릭할 경우 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.
이 과정을 시작하기 전에 최소한 다음 사항에 익숙해야 합니다.
• Databricks Data Intelligence Platform 및 기본 워크스페이스 운영(클러스터 생성, 노트북에서 코드 실행, 기본 노트북 작업 사용, Git에서 Repos 가져오기)에 대한 이해
• Pandas, NumPy 등 데이터 조작 라이브러리 및 APIs(databricks-sdk, REST 엔드포인트) 활용을 포함한 Python 중급 프로그래밍 경험
• 실험 추적, 모델 로깅, Model Registry 운영 및 모델 버전 관리를 위한 MLflow 기본 지식
• 모델 학습, 평가, 배치 추론 및 실시간 배포 개념을 포함한 머신 러닝 기초에 대한 이해
• 데이터 거버넌스 및 Model Registry 관리를 위한 Unity Catalog 중급 사용 경험
• 특성 테이블, 특성 조회, 오프라인 및 온라인 특성 스토어를 포함한 특성 엔지니어링 개념에 대한 기본 이해
• Delta Lake 운영(테이블 생성, 업데이트 수행, 파일 최적화 및 Liquid 클러스터링)과 데이터 스토리지 최적화 기법에 대한 기본 지식
• 분산 데이터 처리 및 사용자 정의 함수(UDF)를 위한 Apache Spark 및 PySpark 기본 지식
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