꿈 많은 사람의 이야기

포스팅 개요 이번 포스팅은 파이썬(Python) MLflow 예제(example) 정리 두 번째 포스팅이며 지난 번 MLflow 첫 번째 글 이후로 작성하는 두 번째 MLflow 글입니다. MLflow는 머신러닝(machine learning) 혹은 딥러닝 (deep learning)과 같은 모델들의 라이프 사이클을 관리해주는 라이브러리인데요. 이번 MLflow 포스팅은 아래와 같은 내용을 다룹니다. MLflow Project 관리 및 재배포 & Package Mlflow 머신러닝 모델 API serving MLflow 실험 환경 설정 (experiment setting) 지난 번 mlflow 1탄 글은 아래와 같습니다. https://lsjsj92.tistory.com/623 이수진의 블로그 안녕하세요..

포스팅 개요 이번 포스팅은 Ubuntu20.04 LTS 환경에서 텐서플로우(tensorflow) GPU 설치 및 환경 설정을 셋팅하는 방법에 대해 정리합니다. Ubuntu20.04 환경에 Python을 설치하고 관련 cuda, cudnn 등을 설치해 최종적으로 tensorflow에서 gpu가 동작되는 것을 확인해보고자 합니다. 본 포스팅을 작성하기 전 테스트해본 Ubuntu 환경은 아래와 같습니다. AWS EC2 g4dn 인스턴스 장비 AWS EC2 P3 type 인스턴스 장비 AWS EC2 P2 type 인스턴스 장비 AWS EC2 g3 type instance 장비 위 4개의 환경에서 전부 잘 동작됨을 확인하였으며, 본 포스팅에서는 그 중 g4dn 장비를 기준으로 설명합니다. g4dn, p3, g3,..

포스팅 개요 이번 포스팅은 지난 포스팅에 이어서 파이썬(Python) BentoML에 대해서 작성하는 2번째 글입니다. BentoML은 머신러닝(machine learning) 혹은 딥러닝(deep learning) 모델을 API 형태로 서빙할 수 있도록 기능을 제공해주는 파이썬(Python) 라이브러리 입니다. 지난 포스팅에서는 Machine Learning model API serving BentoML에 대해서 소개 및 기본 예제를 소개했는데요. 이번 포스팅에서는 BentoML 예제 위주로 아래와 같은 내용을 간단하게 소개하고자 합니다. Tensorflow 2.X 기반의 딥러닝 모델 BentoML 적용하기 Dockerfile을 이용해서 Docker image 생성 후 API serving 적용하기 다..

포스팅 개요 이번 포스팅은 자연어 처리(NLP) 논문 중 GPT-2(Language Models are Unsupervised Multitask Learners) 논문에 대한 리뷰를 작성하는 포스팅입니다. 앞서 GPT-1, BERT에 이어서 자연어 처리 논문 시리즈 정리하는 세 번째 포스팅입니다. 추가로 해당 포스팅의 내용은 제가 진행하는 사내 자연어 처리 스터디에서 발표한 자료를 블로그로 정리한 자료임을 알려드립니다. 자연어 처리 논문 리뷰는 아래와 같은 순서로 할 예정이며 이번 포스팅은 그 세 번째 GPT-2 논문입니다. (순서는 바뀔 수 있습니다.) GPT-1 (https://lsjsj92.tistory.com/617) BERT (https://lsjsj92.tistory.com/618) GPT-2..

포스팅 개요 본 포스팅은 머신러닝(machine learning)의 라이프 사이클을 관리해주는 mlflow에 대해서 정리하는 포스팅입니다. mlflow란 무엇이고 어떻게 사용하는지 예제(example)와 함께 정리하고자 합니다. MLflow와 관련된 포스팅은 2번에 걸쳐서 작성할 예정입니다. 첫 번째 포스팅 ( 이번 글 ) MLflow란 무엇인가? MLflow Tracking 간단한 사용 방법과 예제 코드 두 번째 포스팅 MLflow Projects 관리 및 재배포 & Package MLflow Model API Serving MLflow 실험 환경 설정 (experiment setting) 제가 mlflow를 정리하고 공부하면서 참고했던 자료는 아래와 같습니다. https://github.com/mlf..

포스팅 개요 이번 포스팅은 머신러닝 모델(machine learning model) 혹은 딥러닝 모델(Deep Learning model)을 API 형태로 서빙(serving) 할 수 있는 Python BentoML에 대해서 간단하게 소개하고 예제(example)을 정리하는 글입니다. BentoML글은 아래와 같이 총 2개 혹은 3개 정도의 글로 정리하려고 합니다. Machine learning model serving BentoML 간단 소개 및 설치 방법과 기본 예제(example) ( 이번 글 ) Tensorflow(Keras)와 같이 사용하는 법, 2개 이상 모델을 사용하는 법 및 Docker 등 다양한 예시 정리 이번 포스팅은 위의 내용 중 bentoml이란 무엇인가? bentoml 사용법과 예..

포스팅 개요 본 포스팅은 Google에서 발표한 자연어 처리(NLP) 논문 중 BERT(BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding) 논문을 리뷰한 포스팅입니다. 앞서 GPT-1 논문 리뷰에 이어서 자연어 처리 논문 시리즈 정리하는 두 번째 포스팅입니다. 추가로 해당 포스팅의 내용은 제가 진행하는 사내 자연어 처리 스터디에서 발표한 자료를 블로그로 정리한 자료임을 알려드립니다. 자연어 처리 논문 리뷰는 아래와 같은 순서로 할 예정이며 이번 포스팅은 그 두 번째 BERT 논문입니다. (순서는 바뀔 수 있습니다.) GPT-1(https://lsjsj92.tistory.com/617) BERT ( 이번 포스팅 ..

포스팅 개요 본 포스팅은 OpenAI에서 발표한 자연어 처리(NLP) GPT 논문 시리즈 중 첫 번째 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training (GPT-1) 논문을 리뷰하는 포스팅입니다. 논문이 나온지 시간이 좀 되었고 본인도 몇 번 읽어봤지만, 블로그에 정리하지 않아서 이번 기회에 자연어 처리(NLP) 논문 시리즈로 정리해두려고 합니다. 추가로 해당 포스팅의 내용은 제가 진행하는 사내 자연어 처리 스터디에서 발표한 자료를 블로그로 정리한 자료임을 알려드립니다. 자연어 처리 논문 리뷰는 아래와 같은 순서로 할 예정입니다. ( 변경될 수도 있습니다. ) GPT-1 ( 이번 포스팅 ) BERT(https://lsjsj92.tistory.com..

포스팅 개요 이번 포스팅은 딥러닝 기반 추천 시스템에서 유명한 논문인 neural collaborative filtering에 대한 paper review입니다. 일명 ncf라고 불리우는 neural collaborative filtering 논문은 추천 시스템 논문 중 collaborative filtering 방법인 matrix factorization 방법을 개선한 논문입니다. 해당 논문을 간단하게 정리하고 요약하려고 합니다. 논문은 아래 링크에서 볼 수 있습니다. arxiv.org/pdf/1708.05031.pdf 포스팅 본문 neural collaborative filtering paper의 핵심 요약 먼저, neural collaborative filtering 논문을 간단하게 요약하자면 아래..

포스팅 개요 이번 포스팅은 추천 시스템 평가(Evaluation Metrics for recommender system)에 대해서 지극히 '개인적인' 생각을 정리한 포스팅입니다. '추천 시스템 평가는 어떻게 하면 좋을까?' 이 부분을 추천 시스템 프로젝트를 하면서 그리고 추천 시스템 스터디를 진행하면서 정말 많이 생각했었습니다. 그래서 제가 리딩을 했던 추천 시스템 스터디 마지막 날에 이 주제를 가지고 제가 발표를 했었고 그 내용을 이번 포스팅에 정리해보고자 합니다. 참고한 자료는 아래와 같습니다. towardsdatascience.com/an-exhaustive-list-of-methods-to-evaluate-recommender-systems-a70c05e121de medium.com/@cfpine..