Machine Learning (20) 썸네일형 리스트형 Kubernetes Kubectl 명령어 Kubectl은 쿠버네티스 클러스터를 제어하기 위한 커맨드 라인 도구이다. 출처 : kubernetes.io/ko/docs/reference/kubectl/overview/ AI 개발의 스포트라이트 ‘MLOps’ MLOps. 처음 듣는 사람에겐 털 많은 외눈박이 괴물의 이름 같이 들릴 수 있는데요. 사실은 엔터프라이즈 AI 성공의 키워드입니다. 머신러닝 오퍼레이션(machine learning operations)의 줄임말인 MLOps는 기업이 AI를 성공적으로 활용한 다양한 모범사례를 말합니다. AI 기술이 상용화된지 얼마 되지 않았기 때문에 MLOps는 비교적 새로운 분야입니다. 엔터프라이즈 AI의 성장 동력, MLOps 한 연구자가 2012년 열린 이미지 인식 대회에서 딥 러닝 기술로 우승을 차지한 일이 있었습니다. AI계의 빅뱅이라 할 수 있는 사건이었는데요. 그 파급효과는 엄청났습니다. 현재 AI는 웹페이지 번역에서 고객 서비스 전화 자동 연결, 병원의 엑스레이 사진 분석 지원, 은행의 신용 리스크 계산.. 쿠버네티스의 기본적인 기능 연습 kubernetes.io/ko/docs/tutorials/kubernetes-basics/create-cluster/cluster-interactive/ 쿠버네티스는 기본적으로 6단계가 있는데(이전 포스트 참고) 그중 1번을 실습해 볼수 있는 링크이다. 친절하게 하나하나 실행해볼수 있고 해볼수 있다. 대화형 튜토리얼 - 클러스터 생성하기 화면이 너무 좁아 터미널과 상호작용할 수 없습니다. 데스크톱/태블릿을 사용해주세요. 모듈 2로 진행하기› kubernetes.io Kubernetes Kubernetes Basics 이 튜토리얼에서는 Kubernetes 클러스터 오케스트레이션 시스템의 기본 사항에 대해 설명합니다. 각 모듈에는 주요 Kubernetes 기능과 개념에 대한 배경 정보가 포함되어 있으며 대화형 온라인 튜토리얼이 포함되어 있습니다. 이러한 대화형 자습서를 통해 간단한 클러스터와 컨테이너형 애플리케이션을 직접 관리할 수 있습니다. 대화형 자습서를 사용하여 다음 사항을 배울 수 있습니다. * 클러스터에 컨테이너형 애플리케이션을 배포합니다. * 배포를 확장합니다. * 컨테이너형 응용프로그램을 새 소프트웨어 버전으로 업데이트합니다. * 컨테이너형 응용 프로그램을 디버그합니다. 튜토리얼에서는 Katacoda를 사용하여 어디서나 실행할 수 있는 Kubernetes의 소규모 로컬 배포인.. Kustomize 설명 및 사용 Kustomize는 템플릿에서 구성 파일을 자유롭게 사용자 지정하는 데 도움이 됩니다. Kustomize는 사용자 지정을 용이하게 하기 위해 생성기와 같은 여러 가지 유용한 방법을 제공합니다. Kustomize는 패치를 사용하여 이미 존재하는 표준 구성 파일에 환경 관련 변경 사항을 방해하지 않고 적용합니다. Kustomize는 템플릿과 DSL이 없는 Kubernetes 리소스 구성을 사용자 지정할 수 있는 솔루션을 제공합니다.' Kustomize를 사용하면 템플릿이 없는 로우단계의 YAML 파일을 여러 용도로 사용자 지정하여 원래 YAML은 그대로 사용하지 않고 사용할 수 있습니다. Kustomize는 Kubernet을 대상으로 하며, Kubernets 스타일 API 객체를 이해하고 패치할 수 있습니다.. ubuntu에서 최소 Kubernetes 구현하기 $ microk8s start $ microk8s stop 으로 실행 및 정지 다음을 실행하여 Kubeflow를 설치합니다. microk8s enable kubeflow 이후 microk8s enable kubeflow으로 쿠보플로우 설치 !! Pytorch 1.7 + colab TPU 병렬처리 사용법 colab 사용시 요약 BERT 돌리는데 자꾸 oom 문제 (out of memory)가 발생하여 Gpu 버전에서 TPU버전으로 바꿀때 바꿀것들 Pytorch는 기본적으로 GPU로 돌아가지만 xla라는 라이브러리를 이용하면 TPU를 사용가능하다. 별로 친절한 설명은 아니지만 참고바랍니다. 라이브러리 추가 : import torch import torch_xla import torch_xla.utils.utils as xu import torch_xla.core.xla_model as xm import torch_xla.utils.serialization as xser import torch_xla.distributed.parallel_loader as pl import torch_xla.distribut.. BERT BERT 모델은 Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee 및 Kristina Toutanova 가 BERT : 언어 이해 를 위한 Deep Bidirectional Transformers의 사전 교육 에서 제안되었습니다 . 이것은 Toronto Book Corpus와 Wikipedia로 구성된 대규모 말뭉치에서 마스크 된 언어 모델링 목표와 다음 문장 예측의 조합을 사용하여 사전 훈련 된 양방향 변환기입니다. 논문의 초록은 다음과 같습니다. Transformers의 Bidirectional Encoder Representations를 의미하는 BERT라는 새로운 언어 표현 모델을 소개합니다. 최근의 언어 표현 모델과 달리 BERT는 모든 레이어의 왼쪽 및 오른쪽 컨텍스트에.. 이전 1 2 3 다음
