✏️ 수동로깅

CMLE (Cloud ML Engine) 구글 클라우드에서 제공하는 머신러닝 엔진 CMLE는 다양한 레벨(아래 참조)의 텐서플로우 모델을 학습과 배포하는 서비스를 매니징합니다. tf.estimator High-level API for distributed training 머신러닝 모델을 커스텀할 필요가 없음 검증, 체크포인트 생성, 저장 등을 하는 방법을 몰라도 할 수 있음 tf.layers, tf.losses, tf.metrics & Core TensorFlow (Python) Core TensorFlow (C++) & CPU, GPU, TPU, and Android ※ 이 글에서는 위의 1에 해당하는 레벨에서 tensorflow를 사용할 것입니다. 특징 Repeatable Scalable distri..

쿠버네티스(kubernetes; k8s) 두번째 스터디 (이제야) 시작 !! 스터디 목적 힙한 쿠버네티스를 모르고 살 순 없다! docker에서 워크플로우를 컨테이너화하는(containerize) 방법을 익혀보자! 클러스터에 배포하는 방법, 업데이트를 제공하는 방법을 익혀보자! 트래픽에 따른 스케일링! 학습 내용 어플리케이션을 구축하는 방법과 현대적인 구축 방법 머신 클러스터에서 컨테이너들이 어떻게 실행될지 매니징하는 컨테이너 오케스트레이션(Container Orchestration) 시스템 개발, 준비, 생산에 이르기까지 코딩을 위한 지속적인 배포(Continuous Delivery; CD) 파이프라인 설정 방법 컨테이너란? 컨테이너는 애플리케이션을 실제 구동 환경으로부터 추상화할 수 있는 논리 패키징..