ㅁ 실시간 로그 및 피드백 ㅇ 정의: – 실시간 로그 및 피드백은 시스템 운영 중 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 모델의 성능을 유지하거나 개선하는 데 활용하는 과정이다. ㅇ 특징: – 실시간 데이터 처리 요구. – 사용자 상호작용에 기반한 데이터 수집. – 시스템의 상태를 빠르게 파악하고 대응 가능. ㅇ 적합한 경우: – 사용자 경험 향상이 중요한
ㅁ 웹 배포 및 서버리스 ㅇ 정의: ㅇ 특징: ㅇ 적합한 경우: ㅇ 시험 함정: ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시: ================================ 1. 온라인 추론 ㅇ 정의: 실시간으로 입력 데이터를 처리하여 즉각적으로 예측 결과를 반환하는 추론 방식. ㅇ 특징: – 낮은 지연 시간(Latency)이 요구되며, 높은 가용성과 확장성이 중요하다. – 요청이 들어올 때마다 모델이 활성화되므로, 서버
ㅁ 웹 배포 및 서버리스 ㅇ 정의: 웹 기반 애플리케이션 및 서버리스 환경에서의 배포 전략을 다루며, 서버 관리 없이 클라우드 서비스를 활용하여 애플리케이션을 실행하는 방식을 포함. ㅇ 특징: 확장성, 비용 효율성, 유지관리의 용이성, 빠른 배포 가능. ㅇ 적합한 경우: 빠른 배포 주기가 필요한 경우, 서버 관리 리소스를 최소화하고 싶은 경우, 트래픽 변동이 큰 애플리케이션. ㅇ
ㅁ 웹 배포 및 서버리스 ㅇ 정의: – 웹 배포 및 서버리스는 클라우드 환경에서 애플리케이션을 배포하고 실행하는 방식을 말하며, 서버 관리 없이도 확장성과 유연성을 제공하는 특징이 있다. ㅇ 특징: – 서버 관리를 최소화하여 개발자가 애플리케이션 로직에 집중할 수 있음. – 자동 확장 및 축소 기능 제공. – 사용한 만큼만 비용 지불(Pay-as-you-go). ㅇ 적합한 경우: –
ㅁ 성능 분석 ㅇ 정의: AI 모델의 성능을 측정하고 최적화하기 위해 모델의 작동 과정에서 발생하는 병목 현상을 식별하고 해결하는 과정. ㅇ 특징: – 모델 실행 시간, 메모리 사용량, CPU/GPU 활용도 등을 분석. – 병목 지점을 식별하여 자원 효율성을 개선. – 데이터 처리 단계, 모델 구조, 하드웨어 설정 등 다양한 요소를 고려. ㅇ 적합한 경우: –
ㅁ 성능 분석 ㅇ 정의: 성능 분석은 AI 모델의 효율성과 정확도를 평가하고, 이를 개선하기 위한 과정을 말한다. 모델의 실행 시간, 자원 사용량, 예측 정확도 등 다양한 성능 지표를 측정하고 분석한다. ㅇ 특징: – 모델의 병목 지점을 파악할 수 있다. – 데이터 처리와 모델 학습 단계에서 발생하는 문제를 진단한다. – 성능 최적화에 필요한 개선 방안을 도출한다.
ㅁ 성능 분석 ㅇ 정의: – 성능 분석은 AI 모델의 효율성과 실행 속도를 평가하며, 병목 현상을 식별하여 최적화하는 과정이다. ㅇ 특징: – 코드 실행 중 자원 사용량(메모리, CPU, GPU 등)을 측정한다. – 모델의 각 레이어별 실행 시간과 자원 소모를 파악할 수 있다. ㅇ 적합한 경우: – 모델 학습 속도가 느리거나 자원 소모가 과도할 때. –
ㅁ 성능 분석 ㅇ 정의: – 성능 분석은 AI 모델의 효율성과 정확성을 평가하기 위해 테스트 및 디버깅 과정을 포함하는 활동이다. ㅇ 특징: – 다양한 테스트 도구를 활용하여 실행 시간, 자원 사용량, 예측 정확도 등을 측정한다. – 문제 영역을 파악하고 개선점을 도출하는 데 중점을 둔다. ㅇ 적합한 경우: – 모델의 학습 속도가 느리거나 예측 결과가 일관되지
ㅁ 추적 및 재현성 ㅇ 정의: 실험 결과를 추적하고 동일한 조건에서 실험을 재현할 수 있도록 관리하는 프로세스. ㅇ 특징: – 실험의 모든 단계와 파라미터를 기록하여 변경 사항을 추적 가능. – 데이터셋, 코드, 환경 설정 등을 포함하여 실험 환경을 완벽히 재현 가능. ㅇ 적합한 경우: – 실험 결과의 신뢰성을 보장해야 하는 경우. – 팀 협업에서 실험
ㅁ 추적 및 재현성 ㅇ 정의: – AI 모델 개발 과정에서 실험 결과를 체계적으로 기록하고 관리하여 동일한 조건에서 실험을 재현할 수 있도록 하는 것. ㅇ 특징: – 데이터셋, 코드, 하이퍼파라미터, 결과 로그 등을 포함한 모든 요소를 체계적으로 관리. – 재현성을 보장하기 위해 버전 관리 시스템과 실험 관리 도구 활용. ㅇ 적합한 경우: – 팀 단위의