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MLOps는 머신러닝 모델의 개발부터 배포 및 관리까지의 과정을 자동화하고 최적화하는 기술로, 최근 많은 기업들이 도입하고 있습니다. 특히 온프레미스 환경에서는 데이터 보안과 성능 문제로 인해 클라우드 대신 자체 인프라를 사용하는 경우가 많습니다. 이를 위해 Kubeflow와 MLflow와 같은 도구들이 활용되는데, 각각의 특징과 장단점을 이해하여 적합한 도구를 선택하는 것이 중요합니다.이번 포스팅에서는 Kubeflow와 MLflow의 주요 차이점을 중심으로 온프레미스 환경에서 Kubeflow를 선택해야 하는 이유를 설명하겠습니다.목차Kubeflow와 MLflow 개요Kubeflow와 MLflow의 주요 차이점온프레미스 환경에서 Kubeflow가 적합한 이유결론1. Kubeflow와 MLflow 개요Ku..

Kubeflow는 Kubernetes 위에서 머신러닝 모델 개발 및 배포 파이프라인(MLOps)을 관리할 수 있도록 돕는 오픈소스 플랫폼입니다. Kubeflow는 모델 학습, 실험, 하이퍼파라미터 튜닝, 배포까지 머신러닝 파이프라인의 모든 단계에서 자동화와 관리 기능을 제공하여, 효율적인 MLOps 환경을 구축할 수 있습니다.이번 포스팅에서는 Kubeflow의 주요 기능과 각 기능을 활용하여 MLOps 파이프라인을 구축하는 방법을 단계별로 설명합니다.목차Kubeflow 개요Kubeflow 설치Kubeflow의 주요 구성 요소파이프라인 생성 및 실험모델 배포 및 관리Kubeflow의 장단점1. Kubeflow 개요Kubeflow는 머신러닝 워크플로우의 모든 단계를 Kubernetes 위에서 관리할 수 있게..

Python의 Dataclass: 개념과 활용법Python의 dataclass는 코드에서 데이터를 구조화하고 관리하는 데 매우 유용한 기능입니다. Python 3.7부터 도입된 dataclass는 보일러플레이트 코드를 줄이고, 더 가독성 있는 데이터 구조를 만들 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 dataclass의 기본 개념, 특징, 사용법, 다양한 옵션을 포함한 심화 내용까지 다루겠습니다.1. Dataclass란?dataclass는 단순히 데이터를 저장하기 위해 사용하는 클래스를 정의할 때 유용한 Python의 내장 데코레이터입니다. 기본적으로 클래스의 생성자, __repr__, __eq__ 등 여러 메서드를 자동으로 생성해 줌으로써 반복적인 코드를 줄이고, 가독성을 높여줍니다.from datacla..

Python에서 DAO, DTO, VO란? 개념과 예제Python을 비롯한 여러 프로그래밍 언어에서는 데이터를 관리하고 구조화하기 위해 다양한 디자인 패턴과 객체 유형이 사용됩니다. 특히 데이터베이스와 통신하거나 데이터를 전송할 때 DAO(Data Access Object), DTO(Data Transfer Object), VO(Value Object)와 같은 개념이 자주 활용됩니다. 각각의 개념과 특징, 그리고 Python에서의 구현 예제를 살펴보겠습니다.1. DAO (Data Access Object)DAO란?DAO는 데이터베이스나 파일 등에서 데이터를 조회하고 저장하는 데 사용하는 객체입니다. DAO는 데이터베이스와의 직접적인 상호작용을 담당하며, 데이터베이스 관련 코드와 비즈니스 로직을 분리하여 ..

1. 데코레이터의 기본 개념데코레이터는 하나의 함수를 다른 함수에 인자로 전달하여, 원본 함수에 새로운 기능을 추가하거나 수정하는 데 사용됩니다. Python에서 데코레이터는 @ 기호와 함께 사용됩니다. @데코레이터def 함수이름(): pass 위 구문은 함수이름 = 데코레이터(함수이름)과 동일하게 동작합니다.예를 들어, 다음과 같은 단순 데코레이터는 어떤 함수가 호출될 때마다 그 함수의 이름을 출력합니다. def simple_decorator(func): def wrapper(): print(f"Calling function: {func.__name__}") func() return wrapper@simple_decoratordef say_hello(): ..

코드들을 살펴보다가 VO 가 발견됐다. 이것이 무엇인고.. 하니 value object 란다. 알고 있어야 할 것 같다. DAO DTO VO impl ... 아주 모르겠는것들 투성이이다. 디자인패턴을 공부해야겠다고 마음먹은 순간이었다. 자격증 시험 볼 때 있었던 엄청 많은 디자인패턴들이 있다는 사실을 알지만 일단 내 업무의 디자인패턴은 알아야겠다. 어차피 감동없는 배움은 금방 잊혀지기 때문..1. VO( Value Obejct ) 는 무엇일까VO 의 그 사전적인 의미는 아래와 같다. VO(Value Object)는  객체지향 프로그래밍에서 데이터의 일관성과 코드의 가독성을 높이기 위해 사용되는 중요한 개념입니다. VO는 개별적으로 식별될 필요 없이, 그 내부 값만으로 정의 되는 객체입니다. 즉, 두 VO..

MLOps 입문: 머신러닝 운영의 새로운 패러다임안녕하세요, 데이터 과학과 머신러닝에 관심 있는 여러분! 오늘은 MLOps라는 흥미로운 주제에 대해 심도 있게 이야기해보려 합니다. MLOps가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 시작할 수 있는지 상세히 알아보겠습니다.MLOps란 무엇인가?MLOps는 'Machine Learning Operations'의 줄임말로, 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 유지보수까지의 전체 생명주기를 관리하는 방법론입니다. 이는 DevOps의 원칙을 머신러닝 프로젝트에 적용한 것으로 볼 수 있습니다.MLOps는 단순히 도구나 기술의 집합이 아닙니다. 이는 조직의 문화, 프로세스, 그리고 기술적 실행을 포괄하는 총체적인 접근 방식입니다. MLOps의 목표는 머신러닝 모델의 개..

체스판 다시 칠하기 문제는 brute force 의 시작을 알려주는 문제인 것 같다.  문제정의 1. N*M 개의 정사각형으로 이루어진 보드가 주어진다.2. 이 중에서 8*8 의 크기를 가진 체스판을 만드려고 한다.3. 체스판은 한 정사각형이 검은색이라면 다른 정사각형은 흰색이 나와야한다.4. N*M 개 중에서 임의로 8*8 크기의 보드를 꺼냈으니 (3) 을 어길 수 있다.5. 그렇기 때문에 제대로 체스 판을 만들기 위해서 다시 색을 칠해야 하는 수를 구하는 프로그램을 작성해라. 아이디어1. 체스판의 8*8 보드는 [0][0] 위치의 색이 검정색이거나 흰색인 경우 두가지이다. 따라서 아래처럼 이거나 아래의 색을 바꿔 [0][0] 이 흰색인 경우만 가능하다. BWBWBWBWWBWBWBWBBWBWBWBWWB..

자율주행 시스템 개발 시작의 초기였던 위의 글을 보고 오면 이해가 쉽습니다. [자율주행 자작 자동차 / DRIVEN ] 회고를 위한 기록DRIVEN 은 천안에 있는 한국기술교육대학교의 자작 자동차 동아리이다. 내가 참여 했을 때 19기 동아리라 했으니 꽤 유서가 있는 동아리이다. 내가 어떻게 천안에 있는 대학교 동아리에 참여하게proggg.tistory.com  우리는 센서기반 Level 4 의 자율주행 시스템을 만들기 위해 노력했습니다.결과주행결과자작자동차 플랫폼에 자율주행 시스템을 구축 하였고 타원형 트랙을 완주 했으나,대회 당일 아두이노보드 과부화로 차가 움직이지 않았습니다. 수동운전 12→ 자율주행 14초 환경Hardware---main_computer : Jetson Xavier AGX H01 ..

💻 ROS 에서는 다양한 기본 메시지들을 제공하는데, 한가지 데이터만을 주고 있을수는 없다. 때로는 객체단위로 데이터를 넘겨야할수도 있는것이다. 이때 우리는 커스텀 메시지를 만들어야 한다.python 기준으로 작성되었으며, C++ 에서 사용하고 싶다면 CMakeList.txt, package.xml 을 수정해야한다.c++ 은 나중에… 지금 필요한건 일단 python message 이다.1. 완성 된 ROS Package 를 상상해봤나요?완성 된 패키지의 노드와 토픽을 상상 했을것이지요. 문서로 정리되었나요 ? 아니면 그래프로 작성해봤나요 ? 우선 플로우차트를 ROS 노드 토픽 기준으로 그려보세요. 무슨 데이터를 어디로 넘기고 싶은건지를 우리는 알아야합니다.우리는 대충 이런 시스템에서 Topic2 를 위..