TIL_251128

Today I learned

 

 

1. 시계열 6회차 문제풀이

 

 

Q1. Mlops 구성 요소

CI: Continuous Integration

CD: Continuous Deployment

CT: Continuous Training

DV: Data Visualization

 

Q2. 백엔드 파이썬 라이브러리

FastAPI: 백엔드 서버로서 데이터 생성, 모델 학습, 예측 API 제공을 담당

pandas도 엄밀히 말하면 백엔드...

 

Q3. 도커 왜씀?

내 컴퓨터- 서버 환경을 동일하게 맞춰 내 컴퓨터에선 실행 되는데 서버에서는 안되는 문제 방지

애플리케이션과 라이브러리를 하나의 이미지로 패키징 - 어디서든 실행 가능

운영체제 가상화 - 독립적 실행 환경 제공

 

Q4. Docker Compose 수행 시 API  URL

back-end service(docker-compose.yml에 정의된 서비스 이름)

 

Q5. 관련 용어 설명

모놀리식 아키텍쳐: 백엔드와 프론트엔드를 하나로 합침

MSA: 각 기능별로 ㅅ버ㅓ를 나누어 구성

MVP: 최소 구성 단위

 

2. [라이브세션] Streamlit 4회차

 

기본적으로 ㅍ ㅔ이지를 나눴음 KPI를 보여주는 페이지, 학습한 모델로 사용자에게 추론 내역을 보여주는 파일

ㅇㅣ걸 위해 총 3개의 파일을 만들었다.

prediction, dashboard, main 파일 세개를 만들었죠?

KPI는 누가 사용하는지 먼저 정하고, 사용자에 맞는 KPI를 보여주고, 해당 KPI에 맞게끔 시각화를 해줬어요.

여기서 더 좋게 가려면은 사용자가 선택을 할 수 있게, 전체적인 시간의 흐름에 따라 어떻게 변해가는지 보일 수 있게끔 기능을 추가해주면 더 좋다

 

두번째는 더 많은 대쉬보드 내용을 넣기 위해서 실시간으로 추론해서 사용자가 어떻게 결과가 나올지 예측할 수 있게끔 도움을 주는 내용을 넣었고, 여기서는 학습한 내용을 load만 해주면 된다. 이게 키포인트라고 보면 된다.