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[8월 4주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (Gemma 2의 새로운 기능)
Google for Developers
AI

[8월 4주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (Gemma 2의 새로운 기능)

Google for Developers의 이번 주 주요 개발자 소식을 정리했습니다. Gemma 2와 Dataflow 기반 ML, Android와 Google Play 업데이트를 함께 소개했습니다.

#Gemma#Dataflow
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Dataflow로 컬리의 준실시간 수요 예측모델 파이프라인 구축하기 - 1편
마켓컬리
AI

Dataflow로 컬리의 준실시간 수요 예측모델 파이프라인 구축하기 - 1편

준실시간 수요예측을 위해 Apache Beam 기반 GCP Dataflow 파이프라인을 도입한 배경과 동작 구조를 설명했습니다. Flex 템플릿·CI/CD 배포 과정과 스트리밍, 권한, 비용 관련 운영 팁을 정리했습니다.

#Dataflow#Apache Beam
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Dataflow로 컬리의 준실시간 수요 예측모델 파이프라인 구축하기 - 1편
마켓컬리
데브옵스

Dataflow로 컬리의 준실시간 수요 예측모델 파이프라인 구축하기 - 1편

컬리의 준실시간 수요 예측 모델을 위해 Dataflow 파이프라인을 도입한 배경과 전체 동작 방식을 설명했습니다. Beam, Flex 템플릿, CI/CD, 권한 설정 등 실무 적용 포인트도 함께 정리했습니다.

#Dataflow#Apache Beam
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Apache Beam으로 머신러닝 데이터 파이프라인 구축하기 3편 - RunInference로 모델 추론하기
스캐터랩 핑퐁
AI

Apache Beam으로 머신러닝 데이터 파이프라인 구축하기 3편 - RunInference로 모델 추론하기

Apache Beam RunInference로 Dataflow 기반 대규모 모델 추론 파이프라인을 구성하는 방법을 소개했습니다.\n가변 길이 입력의 패딩 처리와 배치·GPU 지표 관리 포인트를 설명합니다.

#Apache Beam#Dataflow
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Apache Beam으로 머신러닝 데이터 파이프라인 구축하기 2편 - 개발 및 최적화
스캐터랩 핑퐁
AI

Apache Beam으로 머신러닝 데이터 파이프라인 구축하기 2편 - 개발 및 최적화

Apache Beam 파이프라인을 Composite PTransform으로 모듈화하고 병렬 처리 병목을 최적화했습니다.\nShared Object, 배치, Side Input으로 ML 추론과 Faiss 벡터 검색의 메모리·처리 문제를 다뤘습니다.

#Apache Beam#Python
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