하나씩 점을 찍어 나가며 - mysetting

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하나씩 점을 찍어 나가며
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하나씩 점을 찍다 보면, 언젠간 이어져있지 않을까.

저작도구: tistory

최종 피드 수집: 2024-11-11 05:46

전체 (14)

2y

쏘카를 떠납니다. 그리고 블로그를 옮깁니다.

2년간 몸 담았던 제 첫 회사인 쏘카를 떠납니다. 이에 대한 회고 글은 아래에서 확인하실 수 있습니다 :)
그리고 새로운 블로그로 포스트 공간을 옮깁니다.
앞으로의 글들은 위 블로그에서 쓸 것 같습니다!
티스토리 블로그는 Arc

그냥 얘기

006

2y

2021년 회고

2021년 한 해 뭘했고 뭘 느꼈는지 짧게 정리 해본다.
2020년에는 제주에서 바다보며 했었는데… 이번에는 제주까진 못가고 마포에서 한강을 보고있다.
그냥 머리 속에 떠오르는 지난 날의 굵직한 것들을 가지고 의식의 흐름대로 회고

2021_회고

그냥 얘기

1021

2y

간단한 gRPC 파이썬 앱 만들고, Kreya로 테스트 해보기

gRPC나 Kreya나 각각의 공홈에 매우 잘 설명되어 있지만... 본인의 까먹 방지용으로 남겨둔다...
gRPC 사용하는 서버 작성하기
gRPC 라이브러리 설치
다음처럼 grpcio 를 설치해준다.
$ poetry add "gr

라이브러리 리뷰

gRPC

kreya

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0020

3y

도메인 주도 설계 핵심(반 버논, 2017)

도메인 주도 설계 핵심 정리
들어가며
이 글은 "반 버논님의 도메인 주도 설계 핵심 (2017)" 책을 읽고 회고 겸 정리한 글이다.
내게 임팩트 있던 내용들만 빠르게 훑어보며 정리해본다.
1장. 나에게 도메인 주도 설계는
이

읽고 쓰며 정리하기

DDD

도메인 주도 설계 핵심

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3y

Commitizen으로 커밋, 버전 관리하기

들어가며
개발을 하며 Git을 잘 활용하려고 하다보면 이래저래 신경쓸게 많다. 그 중에서도 특히 커밋 메시지 규칙과 버저닝 규칙은 초반부터 잘 잡아놓으면 좋은 부분인데, 사실 규칙을 세우고 잘 지켜나가기가 쉽지 않다. 어떤 규칙을

라이브러리 리뷰

Commitizen

Conventional Commit

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003

3y

Feast - Quick Review

일반적인 정형 데이터 머신러닝 코드에는 데이터를 불러오고 필요한 feature를 뽑아 가공하는 부분이 있다. 보통 데이터 웨어하우스나 아니면 원천 데이터 소스에서 데이터를 불러올텐데, 이렇게 직접 데이터 소스에 붙지 않고 머신러닝

라이브러리 리뷰

feast

Feature Store

MLOps

002

3y

Prefect - Quick Review

Workflow 툴인 Prefect에 대해서 Quick하게 리뷰해보려고 한다.
이게 대체 뭔가 함은... 일단은 Apache Airflow 같이 워크 플로우를 정의하고 스케쥴링 돌리며, 이 모든 것을 체계적으로 매니징하는 오케스트

라이브러리 리뷰

airflow

data engineering

+ 더보기

0010

3y

MLflow - MLflow Projects

이번에는 MLflow Project 에 대해서 자세히 알아본다.

사전 준비
이전 글을 확인하자.

개요
MLflow Project는 말 그대로 MLflow에서 유용하게 관리, 사용하기 위해 정의하는 양식이다. 말로 설명하는

라이브러리 리뷰

MLflow

MLOps

000

3y

MLflow - Models

이번에는 MLflow의 Model에 대해서 좀 더 자세히 알아본다.

사전 준비
이전 글을 참고하자.

모델 저장하기
mlflow로 코드에서 모델을 저장하는 방법은 다음처럼 크게 2가지가 있다.
mlflow.sklearn.sa

라이브러리 리뷰

MLflow

MLOps

001

3y

MLflow - Model Registry

이번에는 MLflow의 Model Registry에 대해서 알아본다.
사전 준비
음 이제 매번 쓰기 귀찮다.
어차피 직전 글이랑 이어지므로, 이전 글을 통해 확인하자.
Model Registry
개념
Model Registry는

라이브러리 리뷰

MLflow

MLOps

009

3y

MLflow - Tracking Server

이번에는 MLflow 의 Tracking Server에 대해 알아본다.
사전 준비
다음이 사전에 준비 되어 있어야 한다.
# 파이썬 버전 확인
$ python --version
Python 3.8.7
# mlflow 설치 & 버전

라이브러리 리뷰

MLflow

MLOps

000

3y

MLflow - Experiments & Runs

이번에는 MLflow의 실험(experiments)과 실행(runs)에 대해 알아본다.
사전 준비
다음이 사전에 준비 되어 있어야 한다.
# 파이썬 버전 확인
$ python --version
Python 3.8.7
# mlflo

라이브러리 리뷰

MLflow

MLOps

001

3y

MLflow - Automatic logging

저번 Quick 리뷰 글에 이어 계속해서 작성한다.
이번 글은 MLflow 에서 제공하는 Automatic Logging 기능 예제들을 살펴본다.

사전 준비
다음이 사전에 준비 되어 있어야 한다.
# 파이썬 버전 확인
$ py

라이브러리 리뷰

MLflow

MLOps

002

3y

MLflow - Quick Review

사전 준비
파이썬 3.8.7과 가상환경
$ python --version
Python 3.8.7
Quick Start
설치
$ pip install mlflow
$ mlflow --version
mlflow, version 1.1

라이브러리 리뷰

MLflow

MLOps

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