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공부하던 중 Gradient가 보이길래 검색해보았당 사양은 colab이 조금 더 좋아 보이나, 필요에 따라 Gradient를 사용해도 좋을 것 같다. 이번에는 Gradient를 사용해봐야겠다. 딥러닝을 공부하려면 고성능 컴퓨팅 자원 (특히 GPU) 를 필요로 합니다. 하지만 가난한 학생 입장에서 고성능 컴퓨터를 맞추기는 쉽지 않습니다. 그래서 많은 사람들이 무료로 고성능 GPU를 활용 할 수 있는 Google Colabatory (이하 Colab)를 사용합니다. 하지만 Colab에도 몇가지 단점들이 있습니다. 대표적인 단점 은 아래와 같습니다. 예기치 않은 세션 종료 (일정 시간 이상 자리비움 혹은 12시간 이상 세션 사용) 세션 종료 시 데이터 소멸 별도의 저장공간 제공 X 세션이 종료 되면 그동안 학..

flask web docker image,container만들어 배포하기. NLP Project 를 Flask로 만들었으며, 아래에 설치하는 내용들은 NLP Project 에 필요한 예시임 프로젝트에 적합한 package를 작성하여 설치하면 됨 ! flask project or git clone 한 곳에서 작업 시작. 1 .Dockerfiile 만들기. Dockerfile 내용 : flaskProject 안에 들어갈 설치 내용이 들어간다. FROM frolvlad/alpine-python-machinelearning:latest RUN pip install --upgrade pip WORKDIR /app COPY . /app RUN apk add build-base RUN apk add --no-cach..

1. 간단한 모델을 학습한 뒤, 2. 모델을 pickle 파일로 저장하고, 3. Flask 를 사용하여 해당 파일을 load하여 4. Predict gksms server 를 구현.

mlflow란 머신러닝 모델의 실험을 tracking하고 model을 공유 및 deploy할 수 있도록 지원하는 라이브러리. 머신러닝 학습과 관련된 전반적인 lifecycle을 지원해주는 라이브러리 mlflow의 논리적 컴포넌트 구성은 4개로 구성되어 있다. mlflow는 단독 파이썬 패키지로 구성되어 있어 가볍고 빠르게 Workflow지원 가능하다. MLflow Tracking : Record and query experiments: code, data, config, and results 머신러닝 모델을 학습시킬 때 생기는 각종 파라미터, 그리고 머신러닝 모델 training이 끝난 후 metric의 결과 등을 logging 하고 실행할 수 있도록 코드 패키지 형식으로 지원해준다. 이러한 형식으로 만..