| 원서 | 번역서 |
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| 『Practical MLOps』 노아 기프트, 알프레도 데자 | 『MLOps 실전 가이드』 이장후, 이일섭, 서기원 |
이 저장소는 한빛미디어의 『MLOps 실전 가이드』 (원: Noah Gift & Alfredo Deza, 『Practical MLOps』, O'Reilly) 한국 독자들을 위해 번역과 설명이 추가된 저장소들로 향하는 길라잡이입니다. 영문 길라잡이는 저자의 깃허브에서 확인할 수 있습니다.
| 책 | 실습내용 | 🇬🇧 | 🇰🇷 |
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| 2.8 | 잔돈 반환 방식을 통해 그리디와 머신러닝의 개념을 이해합니다. | 🔗 | 🔗 |
| 2.8 | 외판원 순회 문제를 통해 그리디와 머신러닝의 개념을 이해합니다. | 🔗 | 🔗 |
| 2.11 | 주어진 머신러닝 모델과 애저 파이프라인을 이용하여 애저 앱 서비스에 플라스크 머신러닝 애플리케이션을 배포합니다. | 🔗 | 🔗 |
| 3.1 | 최소한의 의존성, 애플리케이션 소스코드, 머신러닝 모델을 포함하는 컨테이너 이미지를 빌드합니다. | 🔗 | |
| 4.1 | 깃허브 액션을 이용해 ONNX 모델을 애저 모델 레지스트리에서 다운로드받고 컨테이너화하여 여러 컨테이너 레지스트리에 푸시합니다. | 🔗 | |
| 5.6 | 오픈소스 AutoML 프레임워크 Ludwig 을 이용하여 간단한 머신러닝 모델을 학습시킵니다. | 🔗 | |
| 5.7 | 오픈소스 모델 설명력 라이브러리 ELI5, SHAP 을 이용하여 간단한 시각화를 실습합니다. | 🔗 | |
| 7.1 | S3와 휴고를 이용해 정적 웹 사이트를 배포합니다. | 🔗 | |
| 7.1 | AWS 코드빌드와 AWS Elastic Beanstalk을 이용해 플라스크 웹 애플리케이션을 배포합니다. | 🔗 | 🔗 |
| 7.1 | AWS 앱러너를 이용해 플라스크 웹 애플리케이션을 배포합니다. | 🔗 | |
| 7.2 | 다양한 프로젝트에 범용적으로 사용 가능한 파일들과 이들의 역할을 이해하고, AWS 앱러너에 머신러닝 모델이 포함된 플라스크 웹 애플리케이션을 배포합니다. | 🔗 | 🔗 |
| 7.3 | AWS SAM을 이용하여 머신러닝 모델이 포함된 플라스크 웹 애플리케이션을 배포합니다. | 🔗 | 🔗 |
저자의 소스코드는 역자에 의해 아래와 같은 원칙으로 재구성되었습니다.
- 작동하지 않는 소스코드 리팩터링
- 오탈자 수정과 주석 깃허브
- 최대한 간결한 코드, 핵심적인 코드만을 작성
- 이해에 불필요한 소스코드, 미사여구, 주석, 파일 제거
구체적으로 어떻게 수정되었나요?
본 저장소나 『MLOps 실전 가이드』 의 내용을 인용하실 때에는 아래 내용을 사용하시면 편리합니다.
@book{Practical-MLOps,
title={MLOps 실전 가이드: DevOps와 MLOps의 이론과 실습부터 클라우드 컴퓨팅, AutoML, 엣지 컴퓨팅까지},
author={노아 기프트, 알프레도 데자, 이장후(역), 이일섭(역), 서기원(역)},
isbn={9791169211215},
url={https://www.hanbit.co.kr/media/books/book_view.html?p_code=B9385341956},
year={2023},
publisher={한빛미디어}
}