한빛미디어

> 책의 구성 및 내용

이 책은 Kubeflow(https://www.kubeflow.org/)에 대한 소개와
kubeflow 를 운영할 때 MLOps, DevOps에 대해 주로 설명하고 있습니다.

기존의 인프라 -> 클라우드 활용 -> kubernetes 활용 + 머신러닝의 필요성 
환경적인 변화와 필요성에 의해 탄생한 kubeflow 에 대해 설명해주고 있습니다.

kubeflow 자체가, kubernetes 기반 플랫폼이다 보니 클라우드에 대한 이해나
kubernetes 에 대한 이해가 반드시 필요한 책이라고 느껴집니다.

내용 전반적으로 설치, 운영에 대한 내용이다 보니
데이터 사이언티스트나, 머신러닝 전문가들이 머신러닝 사례를 위해 보기보단
플랫폼운영자나, 아키텍터들이 
운영 및 kubeflow 구조에 대해 익히는 책에 가까운 것 같습니다.

kubeflow 를 구성하는 오픈소스들이 kubernetes 기반의 정말 다양한 오픈소스이다 보니
k8s기반 오픈소스들에 대한 이해들이 선행되야 읽기 더 편하실 것 같습니다. 

책에서는 kubeflow를 사용하는 케이스를 아래와 같이 설명하고 있습니다.

• 머신러닝 모델을 다른 환경(로컬, 온프레미스, 클라우드 등) 에서 train, serve 하고 싶은 경우
• 머신러닝 트레이닝 잡을 주피터 노트북을 이용해 관리하는 경우
• 개인 컴퓨터에서 접근이 불가능한 추가 CPU, GPU 같은 리소스를 이용해 트레이닝 잡을 시작하는 경우
• 머신러닝 코드를 다른 라이브러리로부터 합치려고 하는 경우

사용용도에 따라 Airflow 와도 비슷하게 느껴지기도 합니다.

> 장점

• Kubernetes 에 대한 설명, Kubeflow 아키텍처에 대한 설명 등이 상세히 되어 있다.

> 단점

• Kubernetes 에 대한 이해가 선행되어야 한다
• 따라하기 식의 초심자를 위한 책은 아님

> 책읽기 필요사항

Kubernetes , Machine learning 에 대한 이해

> 추천 독자

DevOps, MLOps 업무 담당자, 머신러닝 플랫폼 아키텍처, 데이터 사이언티스트

> 정보

저자: 조시 패터슨, 마이클 카체넬렌보겐, 오스틴 해리스
옮긴이: 김소형
출판사: 한빛미디어
가격: 25,000원
전체 페이지: 344페이지

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."