juls***
2022-02-14

머신러닝 애플리케이션에서 ‘모델을 만드는 것’은 단지 작은 과정일 뿐이다. 전체 과정에는 개발, 오케스트레이션, 배포, 포터블하고 확장 가능한 머신러닝 워크로드를 운영하는 것, 모두가 포함된다. 이 책은 쿠브플로 프로젝트를 계획하고 실행하는 운영법을 통해 어떻게 쿠버네티스 워크플로를 포터블하고 확장 가능하도록 만드는지 안내한다.
어떤 사람이 이 책을 보면 좋을까? ML/AIOps를 고민하는 인프라아키텍트나 데이터사이언티스트 또는 쿠버네티스환경에서 어려움을 겪고 있는분들께 적합한 책으로 보인다. 학습된 모델을 배포, 서빙할 때 필요한 요소들이 많은데 쿠브플로우로 파이프라인을 쉽고 빠르게 만들 수 있다고 생각한다.