MLOps 시스템에서 Feature Store는 빠지지 않는 구성 요소 중 하나이다. 하지만 여타 다른 구성요소들과는 달리 한번에 이해가 잘 되지 않아, 이번 기회에 개념을 정리해본다. Feature Store는 무엇인가? Feature Store는 머신러닝 모델 또는 데이터사이언스 프로젝트에 사용되는 Feature를 저장, 관리, 제공하는 중앙저장소 역할을 수행하기 위해 등장한 개념이다. Feature Store가 있음으로서 여러가지 모델에 사용되는 반복적인 Feature Engineering 작업을 줄이고, Feature들을 관리하고 추적할 수 있다. Feature Store는 왜 필요한가? 개인적으로 처음에는 잘 와닿지 않았다. 아마도 실무를 하던 각각의 ML엔지니어, 데이터사이언티스트들이 각자 담당하던 모델의 실험과 서비스의 PoC 단계의 업무만 해와서 그럴 수도 있었다....

요즘 구인공고를 보다보면 클라우드서비스에 능숙한 부분을 필수로 요구하는 곳들이 많아지는 것을 보면서, 현재 온프레미스 업무 환경에 안주하지 않고 클라우드를 따로 공부해야겠다는 생각이 들고 있다. AWS EC2만 조금 알고 있는 상태였는데, 좋은 기회에 한빛미디어에서 입문서인 업무에 바로 쓰는 AWS 입문 를 지원 받았다. 업무에 바로 쓰는 AWS 입문 (저자: 김성민) 업무에 바로 쓰는 AWS 입문 이 책은 AWS 클라우드 서비스를 처음 다루는 사람들에게 적합한 입문서이다. IAM, EC2, S3, Lambda, RDS, DynamoDB, ECR 같은 서비스를 소개하면서, 기본적인 AWS 아키텍처와 사용법을 설명해준다....

매번 반복되는 작업 지겨우셨죠? (홈쇼핑 쇼호스트 톤으로) 업무를 하다보면 프로토타입을 만들어 공유하는 일이 종종 있다. 개발하는 하는 과정도 시간이 소요되지만, 그에 못지 않게 시간이 소요되는 부분이 초기 설정이나 프로젝트 구조를 구성하는 일이다. 이 작업이 불가피하다는 것은 알고 있지만 꽤 아깝고 또 반복작업이라 답답하게 느껴지기도 했다. 이번 포스트에서는 이런 고민을 상당 부분 해결하는 Cookiecutter에 대해서 다뤄보려고 한다. 특히 반복적인 프로토타입, 머신러닝 프로젝트, 모델 서빙 API 측면에서 아주 잘 사용할 수 있을 것 같다고 판단되어 내용을 정리해보았다....

지인의 선물로 받은 영화추천 웹서비스로 배우는 풀스택 을 훑어보던 중, Gitlab 배포를 자동화하는 부분을 보고, 이번 기회에 동일한 과정을 내가 익숙한 Github으로 따라해보고 Github Actions에 대해서도 찍먹 해보기로 했다.  0. 준비 사항 서버 API 를 배포할 AWS EC2 인스턴스 EC2 인스턴스에 연결할 때 사용될 키페어 (.pem 파일) - RSA 유형으로 생성하여 다운로드 받자 (참고링크) GitHub 계정과 프로젝트를 관리할 Github Repository 기본적으로 생성되는 main 브랜치와 별개로 deploy 브랜치를 생성해놓는다....