- Ubuntu 18.04.5 LTS
- GPU Tesla V100-PCIE-32GB
- Google Cloud Platform VM Instance (Ubuntu, 18.04 LTS)
- 모델 별로 학습 파이프라인을 구축하여, Airflow와 MLflow를 사용해 주기적으로 모델을 학습 및 업데이트
- 백엔드에서 user-id, feedback에 대한 데이터를 받음
- 모델 학습에 필요한 데이터를 실시간으로 수집
- 전처리를 거쳐서 각 모델 별로 후보 추천 리스트를 생성
- 해당 후보 집단 내에서 유저의 전체 풀이 내역을 이용해 한번의 필터링을 거침
- 각 모델에 따른 유저 피드백 정보를 MAB 알고리즘의 일종인 Thompson Sampling의 파라미터로 사용하여 개인화된 추천 결과를 생성
- Airlflow를 이용한 데이터 수집 및 병령활, Bigquery를 이용한 데이터 관리
- Spring을 이용하여 웹 구현, 유저 회원 관리 및 유저 피드백 수집
- Jenkins를 이용한 CI/CD, Docker를 이용한 원격 배포, 빌드 결과를 Slack으로 알림