ML 엔지니어를 위한 MLOps (by 마키나락스)

읽을거리&정보공유
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모두를 위한 MLOps 공유에 이어, 이전에 공개된 ML Engineer를 위한 MLOps 문서에 대한 소개가 없는 것 같아 겸사겸사 공유해봅니다.

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목차

00. Introduction

01. Database

  1. Overview

  2. DB Server Creation

  3. Table Creation

  4. Data Insertion

  5. Data Insertion Loop

  6. Data Generator on Docker

  7. Data Generator on Docker Compose

02. Model Development

  1. Overview

  2. Base Model Development

  3. Model Pipeline

  4. Load Data from Database

03. Model Registry

  1. Overview

  2. MLflow Setup

  3. Save Model to Registry

  4. Load Model from Registry

04. Model Deployment

05. FastAPI

  1. Overview

  2. FastAPI Tutorial

  3. FastAPI CRUD

  4. FastAPI CRUD (Pydantic)

  5. FastAPI on Docker

06. API Serving

  1. Overview

  2. Model API

  3. Model API on Docker Compose

07. Kafka

  1. Overview

  2. Kafka Introduction

  3. Producer & Consumer

  4. Connect & Connector

  5. Kafka System

  6. Source Connector

  7. Sink Connector

08. Stream

  1. Overview

  2. Stream Serving

  3. Dashboard

문서 사이트

문서 저장소 (GitHub)

코드 저장소 (GitHub)

2개의 좋아요
2

감사합니다! 너무나 필요한 자료였습니다

1개의 좋아요
3

도움이 되셨다니 다행입니다! :smiley: