머신러닝 파이프라인

    [TFX 스터디] 2. Interactive Notebook
    인공지능/Tensorflow Extended

    [TFX 스터디] 2. Interactive Notebook

    사실 ExampleGen을 만들때부터 Jupyter를 통해 TFX의 Interactive Notebook 기능을 사용하려 했다. Interactive Notebook이란 Notebook 환경에서 Component를 직접 실행하고 이에 대한 중간 결과를 볼 수 있는 기능을 말한다. Interactive Notebook을 사용하면 각 단계별로 데이터가 어떻게 처리되는지를 디버깅하면서 짤 수 있기 때문에 이번 프로젝트에서 사용하고자 했다. 그런데 저번 주차에 사용하지 않았는데, 그 이유가 Jupyter Notebook를 실행하는데 문제가 발생했다. 처음에는 Jupyter Notebook 서버가 열리지 않아 Jupyter를 재설치하고 서버를 켰다. 그런데 이번에는 노트북에서 ipykernel 버전이 맞지 않아 ..

    [TFX 스터디] 0. TFX를 활용하는 프로젝트 시작
    인공지능/Tensorflow Extended

    [TFX 스터디] 0. TFX를 활용하는 프로젝트 시작

    현재 TFX 스터디에서 '살아 움직이는 머신러닝 파이프라인' 책을 마치고 새로 TFX 프로젝트를 시작해 직접 머신러닝 프로젝트를 만들면서 TFX를 배우기로 했다. 아무래로 책에 나온 코드가 현재 버전과 달라진 점이 있다보니 TFX를 직접 써보면서 배우는 쪽으로 결정했다. Machine Translator with TFX 그래서 이번에 필자가 결정한 개인 프로젝트는 기계 번역을 지속적으로 학습하고 개선하는 머신러닝 파이프라인 시스템을 만들어볼 것이다. 머신러닝 파이프라인 내에서 학습한 한국어-영어 번역 모델을 Tensorflow Serving으로 배포할 것이다. 사용자는 Gradio를 통해 모델에게 번역을 요청하고 받아볼 수 있으며, 번역 결과에 대해 피드백을 전달할 수 있도록 만들 것이다. 사용한 모델은..

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