Machine Learning

MLOps - 마켓 조사 (모델 배포 서버)

MLOps 중 모델을 배포하는 부분에 대해 공부를 진행하며 현재 마켓에서 사용중인 다른 플랫폼에 대해서 조사를 진행했다. 크게 KServe / Seldon Core / Seldon Deploy 제품이 존재했다. 그 중 KServe와 Seldon Core 제품은 무료로 사용가능한 제품이고 Seldon Deploy의 경우는 엔터프라이즈의 제품이었다. 앞선 두 무료 제품의 경우 모델의 CRD 구현의 경우 구현이 잘 되어있지만, 배포 이후의 관리적인 측면에서 한계가 존재했다. 먼저 조사하기에 앞서 모델의 배포 서버가 존재해야하는 이유와 왜 생겨났는지를 조사하고 생각해보았다. MLOps가 생겨난 이유는 처음에 생각했을때 DevOps와 같은 이유로 배포를 자동화하는 과정을 통해 비싼 리소스(장비, 인건비 등)들을 ..

Scikit Learn 커스텀 변환기

사이킷 런에는 원하는 기능을 구현하는 변환기를 제작할 수 있다. 이는 BaseEstimator 와 TransformerMixin을 이용하여 제작하게 된다. from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin # 열 인덱스 rooms_ix, bedrooms_ix, population_ix, households_ix = 3, 4, 5, 6 class CombinedAttributesAdder(BaseEstimator, TransformerMixin): def __init__(self, add_bedrooms_per_room=True): # *args 또는 **kargs 없음 self.add_bedrooms_per_room = add_bedrooms_per_r..