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MLOps 실전 가이드

: DevOps와 MLOps의 이론과 실습부터 클라우드 컴퓨팅, AutoML, 엣지 컴퓨팅까지

리뷰 총점9.2 리뷰 18건 | 판매지수 2,676
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품목정보

품목정보
발행일 2023년 07월 07일
쪽수, 무게, 크기 496쪽 | 880g | 183*235*20mm
ISBN13 9791169211215
ISBN10 1169211216

책소개 책소개 보이기/감추기

목차 목차 보이기/감추기

CHAPTER 1 MLOps 세상으로 초대

_1.1 머신러닝 엔지니어와 MLOps의 부상
_1.2 MLOps란?
_1.3 DevOps와 MLOps
_1.4 MLOps 욕구 단계 이론
__1.4.1 DevOps 구현
__1.4.2 깃허브 액션을 사용하여 지속적 통합 구성하기
__1.4.3 DataOps와 데이터 엔지니어링
__1.4.4 플랫폼 자동화
__1.4.5 MLOps
_1.5 마치며
연습해보기
생각해보기

CHAPTER 2 MLOps를 시작하기 위한 기본 개념

_2.1 배시와 리눅스 커맨드 라인
_2.2 클라우드 셸 개발 환경
_2.3 배시 셸과 명령어
__2.3.1 파일 목록
__2.3.2 실행 명령
__2.3.3 파일 탐색
__2.3.4 셸 입출력
__2.3.5 셸 설정
__2.3.6 셸 스크립트 작성
_2.4 클라우드 컴퓨팅 기반과 구성 요소
_2.5 클라우드 컴퓨팅 시작하기
_2.6 파이썬 벼락치기
_2.7 미니멀리스트를 위한 파이썬 튜토리얼
_2.8 프로그래머를 위한 수학 벼락치기
__2.8.1 기술 통계학과 정규분포
__2.8.2 최적화
__[역자 노트]
_2.9 머신러닝의 핵심 개념
_2.10 데이터 과학 해보기
_2.11 간단한 파이프라인 밑바닥부터 작성하기
_2.12 마치며
연습해보기
생각해보기

CHAPTER 3 컨테이너와 엣지 디바이스를 위한 MLOps

_3.1 컨테이너
__3.1.1 컨테이너 런타임
__3.1.2 컨테이너 생성하기
__3.1.3 컨테이너 실행하기
__3.1.4 컨테이너 모범 사례
__3.1.5 HTTP로 모델 서빙하기
_3.2 엣지 디바이스
__3.2.1 구글 코랄
__3.2.2 애저 퍼셉트
__3.2.3 텐서플로 허브
__3.2.4 구글 코랄 엣지 TPU 컴파일러
_3.3 완전 관리형 머신러닝 시스템을 위한 컨테이너
__3.3.1 MLOps 컨테이너 거래하기
__3.3.2 다양하게 활용되는 컨테이너
_3.4 마치며
연습해보기
생각해보기

CHAPTER 4 머신러닝 애플리케이션에 지속적 배포를 적용하기

_4.1 머신러닝 모델 패키징
_4.2 머신러닝 모델의 지속적 배포를 위한 코드형 인프라
_4.3 클라우드 파이프라인 사용하기
__4.3.1 모델 배포 제어하기
__4.3.2 모델 배포를 위한 테스팅 전략
_4.4 마치며
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CHAPTER 5 AutoML과 KaizenML

_5.1 AutoML
__5.1.1 MLOps 산업 혁명
__5.1.2 AutoML vs KaizenML
__5.1.3 피처 스토어
_5.2 애플 생태계
__5.2.1 애플의 AutoML: Create ML
__5.2.2 애플의 Core ML
_5.3 구글의 AutoML과 엣지 컴퓨터 비전
_5.4 애저의 AutoML
_5.5 AWS AutoML
_5.6 오픈 소스 AutoML
__5.6.1 Ludwig
__5.6.2 FLAML
_5.7 모델 설명력
_5.8 마치며
연습해보기
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CHAPTER 6 모니터링과 로깅

_6.1 클라우드 MLOps와 관찰가능성
__[역자 노트]
_6.2 로깅 기초
_6.3 파이썬에서 로깅 실습하기
__[역자 노트]
__6.3.1 로그 수준 설정하기
__6.3.2 여러 애플리케이션을 동시에 로깅하기
_6.4 모니터링과 관찰가능성
__6.4.1 모델 모니터링의 기초
__6.4.2 AWS 세이지메이커에서 드리프트 모니터링하기
_6.5 애저 머신러닝에서 드리프트 모니터링하기
_6.6 마치며
연습해보기
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CHAPTER 7 AWS를 이용한 MLOps

_7.1 AWS에 입문하기
__7.1.1 AWS 제품 사용해보기
__7.1.2 AWS와 MLOps
_7.2 AWS를 이용한 MLOps 레시피
__7.2.1 명령행 인터페이스 도구
__7.2.2 플라스크 마이크로서비스
_7.3 AWS 람다 레시피
__7.3.1 AWS 람다-SAM: 로컬 환경에서 사용하기
__7.3.2 AWS 람다-SAM: 컨테이너화하여 배포하기
_7.4 현실의 문제를 해결하기 위한 AWS 머신러닝 제품과 조언
__[인터뷰] 스포츠 SNS 서비스의 사례
__[인터뷰] AWS 머신러닝 기술 전도사 줄리앙의 커리어 조언언
_7.5 마치며
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CHAPTER 8 애저 환경과 MLOps

_8.1 애저 CLI와 파이썬 SDK
_8.2 인증
__8.2.1 서비스 주체
__8.2.2 API 서비스 인증
_8.3 컴퓨팅 인스턴스
_8.4 배포
__8.4.1 모델 등록
__8.4.2 데이터셋 버전 관리
__[역자 노트]
_8.5 컴퓨팅 클러스터에 모델 배포하기
__8.5.1 클러스터 구성하기
__8.5.2 모델 배포하기
_8.6 배포 문제 해결하기
__8.6.1 로그 검색하기
__8.6.2 애플리케이션 인사이트
__8.6.3 로컬 환경에서의 디버깅
_8.7 애저 머신러닝 파이프라인
__8.7.1 퍼블리싱 파이프라인
__8.7.2 애저 머신러닝 디자이너
_8.8 머신러닝 생애 주기
_8.9 마치며
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CHAPTER 9 구글 클라우드 플랫폼과 쿠버네티스

_9.1 구글 클라우드 플랫폼 둘러보기
__9.1.1 지속적 통합과 지속적 배포
__9.1.2 hello world 쿠버네티스
__9.1.3 클라우드 네이티브 데이터베이스 선택과 설계
_9.2 구글 클라우드 플랫폼에서의 DataOps
_9.3 머신러닝 모델 운영
_9.4 마치며
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CHAPTER 10 머신러닝 상호운용성

_10.1 상호운용성이 중요한 이유
_10.2 ONNX: Open Neural Network Exchange
__10.2.1 ONNX Model Zoo
__10.2.2 파이토치를 ONNX로 변환하기
__10.2.3 텐서플로를 ONNX로 변환하기
__10.2.4 애저에서 ONNX 모델 배포
_10.3 애플의 Core ML과 ONNX
_10.4 엣지 통합
_10.5 마치며
연습해보기
생각해보기

CHAPTER 11 MLOps 명령줄 도구와 마이크로서비스 구축

_11.1 파이썬 패키징
_11.2 Requirements 파일
_11.3 명령줄 도구
__11.3.1 데이터셋 린터 생성
__11.3.2 명령줄 도구 모듈화
_11.4 마이크로서비스
__11.4.1 서버리스 기능 만들기
__11.4.2 클라우드 기능 인증
__11.4.3 클라우드 기반 명령줄 인터페이스 구축
_11.5 머신러닝 명령줄 인터페이스 워크플로
_11.6 마치며
연습해보기
생각해보기

CHAPTER 12 MLOps 실사례 연구

_12.1 머신러닝에서 무지함이 주는 뜻밖의 이점
_12.2 스포츠 소셜 네트워크의 MLOps 프로젝트
__12.2.1 기계적인 반복 작업: 데이터 라벨링
__12.2.2 인플루언서 등급
__12.2.3 인공지능 프로덕트
_12.3 현실 vs 완벽한 기술
_12.4 MLOps의 중요한 과제
__12.4.1 윤리적 문제와 의도치 않은 결과
__12.4.2 운영 능력의 부족
__12.4.3 기술력에 집중할 것인가, 비즈니스에 집중할 것인가
__[인터뷰] MLOps 실무자 피에로 몰리노
__[인터뷰] MLOps 실무자 프란체스카 라제리
_12.5 MLOps 구현을 위한 마지막 권장 사항
__12.5.1 데이터 거버넌스와 사이버보안
__12.5.2 MLOps 구축 시 자주 언급되는 개념과 도구들
_12.6 마치며
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부록 A. 기술 자격증
부록 B. MLOps를 위한 기술 포트폴리오 작성 Tip

저자 소개 (6명)

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

MLOps는 AI 시대에 맞춰 진화한 DevOps로 알려져 있습니다. 간단히 말해 MLOps는 DevOps 방법론을 활용하여 머신러닝을 자동화하는 프로세스라고 할 수 있습니다. DevOps의 핵심 철학 중 하나인 자동화에 대한 중요성을 강조하는 측면에서 MLOps는 DevOps의 계보를 잇는 것입니다.

『MLOps 실전 가이드』는 MLOps와 DevOps의 이론뿐만 아니라 머신러닝 모델을 실제 운영 환경에서 배포하고 관리하는 방법과 자동화에 필수적 요소인 지속적인 통합(CI)와 지속적인 배포(CD), 더 나아가 지속적인 개선이라는 의미를 가진 카이젠(Kazien) 개념까지 포괄적으로 다룹니다. 더불어 AWS, Azure, Google Cloud Platform과 같은 플랫폼에서 MLOps를 구현하는 방법과 역자가 경험했던 MLOps 실제 사례도 포함하고 있습니다.

이 책은 MLOps에 대한 개념을 통찰력 있게 설명하고자 합니다. ChatGPT를 활용한 번역이 아닌 역자진이 원문을 직접 번역하고, 소스 코드를 리팩토링하여 사례별 Hands-on 실습 코드를 제공합니다. 또한 본문에 등장하는 ‘역자 노트’는 역자가 최신 내용을 참고하여 직접 설명을 추가해 독자들이 더 잘 이해할 수 있도록 하였습니다. 각 장이 끝날 때마다 등장하는 ‘연습해보기’와 ‘생각해보기’를 통해 학습한 내용을 복습하고 비판적인 사고를 가지며 MLOps의 다양한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

대상 독자

- MLOps 코드와 함께 문서를 작성해야 하는 소프트웨어 개발자
- 다양한 플랫폼에서의 MLOps를 경험하고 싶은 개발자
- 머신러닝 개발과 함께 실제 서비스 배포를 위한 엔지니어링이 궁금한 개발자

추천평 추천평 보이기/감추기

『MLOps 실전 가이드』는 실용성과 학문적 성격이 잘 조화를 이룬 책입니다. 이 책을 통해 이쪽 분야에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있기를 바랍니다.
- 맹윤호 (『머신러닝 디자인 패턴』(한빛미디어, 2021) 역자 )
이 책에는 MLOps를 시작할 때 필요한 지식이 모두 들어있습니다. 기본적인 개념은 물론이고 클라우드별 MLOps 실습과 함께 실제 MLOps 서비스를 제공할 때 고려해야 할 사안들까지 정리하여 알려줍니다.
- 문예완 (기아 인공지능 플랫폼 엔지니어 )
이 책은 머신러닝 엔지니어링과 MLOps의 이론과 실습을 모두 포함하여, 실무자가 실제 작업 프로젝트에 기여하기 위해 필요한 지식을 제공합니다. 머신러닝 엔지니어링과 클라우드의 MLOps에 초점을 맞추고 있어 데이터 과학, 클라우드 서비스, 그리고 데브옵스에 대한 기본 지식이 필요하지만 다양한 기술 전문가의 경력과 실용적인 팁을 함께 제공합니다.
- 조현석 (컨스택츠 코리아 )
MLOps에 대해 고민한다면 이 책을 추천합니다. 머신러닝에 대한 사회적 관심이 깊어지는 현재에 MLOps를 위한 개념뿐만 아니라 어떻게 머신러닝 모델을 효과적으로 배포하고 관리할 것인지를 알 수 있습니다.
- 유효나 (카카오 머신러닝 엔지니어 )
한 권으로 배우는 넓고 얕은 MLOps를 원한다면 필요한 내용별 다이빙포인트를 잘 안내하는 이 책을 추천합니다.
- 김삼영 (카카오엔터프라이즈)
이 책은 어느 것 하나 버릴 것 없이 마치 퍼즐 조각처럼, MLOps라는 완성된 그림을 향해 시행착오 없이 목적지까지 잘 도착할 수 있도록 훌륭한 지도처럼 독자를 이끌고 있습니다.
- 복종순 (메가존클라우드)

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