Machine Learning Systems Design
- Documentation: https://mlops2024.jeju.ai
- GitHub: https://github.com/entelecheia/mlops-2024
- PyPI: https://pypi.org/project/mlops2024
이 수업은 실제 운영 환경에서 기계 학습 시스템의 설계, 구현 및 관리에 대한 실질적인 측면을 다룹니다. 본 과정은 학생들에게 기계 학습 워크플로를 기존 소프트웨어 개발 및 운영 프로세스와 원활하게 통합하는 데 필요한 기술을 제공합니다. 이 과정에서는 DevOps, MLOps 및 보안 관행을 강조합니다. 학생들은 실습 프로젝트를 통해 dot 파일, git, Docker, Kubernetes, CI/CD 파이프라인, Weights & Biases 등 첨단 도구와 방법론을 사용하여 강력한 기계 학습 모델을 구축, 배포하고 유지 관리합니다. 또한, 이 과정은 학생들에게 GitOps, DevSecOps 및 LLMOps의 새로운 분야를 소개하여 실제 기계 학습 애플리케이션의 복잡성에 대비합니다.
To install the MLOps 2024 package, use the following command:
pip install mlops2024
Or
pip install --user mlops2024
The --user flag is optional and can be used to install the package in the user's home directory instead of the system-wide location.
To use the MLOps 2024 CLI, run the following command:
mlops2024 [OPTIONS]
If no option is provided, the website of the book will open in the default web browser.
The following options are available:
--version: Show the version of the package and exit.-b,--build: Build the book.-l,--local: Open the locally built HTML version of the book in the browser.--help: Show the help message and exit.
-
To build the book, use the following command:
mlops2024 --buildThis will trigger the build process for the book.
-
To open the locally built HTML version of the book in the browser, use the following command:
mlops2024 --localThis will open the book's HTML file in your default web browser.
-
To view the version of the package, use the following command:
mlops2024 --versionThis will display the version number of the MLOps 2024 package.
For more information and additional options, run mlops2024 --help to see the help message.
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