# Screen 명령어 사용하기 [Linux] screen 사용법 build 중 서버와 연결이 끊어지거나 컴퓨터를 끄고 퇴근해야 한다면? 1. screen 개념 putty와 같은 ssh 도구로 서버에 접속한 일반적인 사용 예. 서버에 screen 사용하여 접속한 예 두 그림의 차이 dreamlog.tistory.com screen command in Linux with Examples - GeeksforGeeks A Computer Science portal for geeks. It contains well written, well thought and well explained computer science and programming articles, quizzes and practice/compet..

# Poetry로 가상환경 설정 초반에 package 검색하고 설정하는 작업을 하는데, 그 검색결과는 PyPI 기반으로 한다. jdk4py Packaged JDK for Python pypi.org # 오피스 아워- Project 구성 프로세스 논문을 읽어왔는지 퀴즈를 내서 확인하는 웹페이지 구현하려고 한다. ORM = object와 RDB의 data를 자동으로 mapping하는 것 message queue = 서로 다른 사람들에게 메시지를 보냄으로서 의사소통할 때, destination program이 바쁘거나 연결되지 않았을 때 임시적인 메시지 저장소를 제공하는 구조. 비동기 의사소통 프로토콜을 제공하는, application 들 간의 보낸 메시지들의 queue. message brocker = ap..

# Streamlit으로 ML Project 시현하기 step 1. virtualenv로 가상환경에서 환경설정 step 2. 서버 포트와 연결해서 테스트 Streamlit Docs Join the community Streamlit is more than just a way to make data apps, it's also a community of creators that share their apps and ideas and help each other make their work better. Please come join us on the community forum. We love to hear your questions docs.streamlit.io 서버에서 연결하는 경우, 포트 번호를 맞..

# 언제 MLOps로 model drift를 감지할까? Productionizing Machine Learning: From Deployment to Drift Detection - The Databricks Blog Read this blog to learn how to detect and address model drift in machine learning. databricks.com model drift란, 입력 데이터의 기여하는 소스를 바꾸거나, 데이터를 생산하거나, 출력 값을 더 좋은 대안으로 바꾸는 것을 말한다. ML drift의 종류로 4가지를 들 수 있다. (Concept drift, Prediction drift, Label drift, Feature drift) drift은 원인은 무..

# MLOps가 필요한 이유? 들어가기 전에.. 내가 생각하는 MLOps가 필요한 이유 데이터를 가져오는 과정에서도 많은 양의 비슷하거나 동일한 연산 필요 ML 프로젝트에 따라 실시간 데이터나 유저만의 커스터마이징을 위한 데이터 사용 필요 ML 프로젝트 개발 과정에서 협업해야 할 팀원들과 코드를 동기화하기 위해 필요 ML 프로젝트 개발에 필요한 코드 및 라이브러리의 dependency 관리 필요 등등 다음은 MLOps로 할 수 있는 것들이다. # 캐글 submission check 사항 Settings > Internet : False Run all 후 submission.csv 파일 생성 확인 !command 주석처리 및 flow check commit 완료되면, 대회 > code > 내 노트북 > 상..

# DPR 구현 마무리 # combination으로 최적의 하드보팅 앙상블 찾기 itertools.combination 활용해서 best score 내는 model 선택 ## 피드백 추천 DKT 강의를 조금 들으면서, AUPRC metric에 대해 더 자세히 알게 되었다. 데이터 augment를 어떤 식으로 해서 성능향상을 했는지 피어세션에서 얘기를 나누었다. pre-trained 모델을 가지고, ko-quard를 train하고, 우리 데이터셋을 train시켰다고 한다.