이 저장소는 MLOps(Machine Learning Operations)에 관한 유용한 자료들을 모아놓은 큐레이션입니다.
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- 간단한 설명
- 난이도: 초급/중급/고급
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- 저자: 저자 이름
- 출판일: YYYY-MM-DD
- 간단한 설명
- MLOps를 위한 BentoML 기능 및 성능 테스트 결과 공유 - 1
- 작성자: 이웅규
- 게시일: 2021-11-30
- BentoML은 모델 서빙을 위한 오픈소스 도구로, MLflow와의 연동, 멀티 모델 지원, 커스텀 URL 및 인풋 처리, 배치 기능, 패키징, 로깅, 모니터링 등 다양한 기능을 제공하여 ML 모델을 쉽고 효율적으로 배포할 수 있게 해줍니다.
- 블로그 포스트 제목
- 작성자: 이름
- 게시일: YYYY-MM-DD
- 주요 내용 요약
- PyCon KR 2023 MLOps Model Serving Architecture with BentoML 김성렬
- PyCon Korea
- 게시일: 2023-11-30
- 영상 길이: 41:12
- BentoML을 활용해 모델 서빙을 간소화하고 성능을 향상시키는 방법, 데이터 처리 과정 최적화 방안 등을 소개하며, 실제 데이터 처리에서 발생하는 문제 해결 방법과 성능 향상을 위한 전략 등을 다루고 있습니다
- MLOps Now — 처음부터 다시 LLM 어플리케이션 & AI Agent를 개발한다면? — 허훈, Tech Lead, Liner (라이너 개발 세션)
- VESSL AI
- 게시일: 2024-08-04
- 영상 길이: 24:18
- 이 영상은 LM 기반 어플리케이션 개발 경험과 그 과정에서의 교훈을 중심으로 MLOps에 관한 내용을 다루고 있습니다.
- [툴 이름](공식 웹사이트 링크)
- 간단한 설명
- 주요 기능
- [이벤트 이름](이벤트 웹사이트 링크)
- 일시: YYYY-MM-DD
- 장소: 온라인/오프라인 (구체적인 장소)
- 주요 주제
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- 플랫폼 (예: Slack, Discord, 포럼 등)
- 간단한 설명
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