하나의 조직에서 TensorFlow와 PyTorch 동시 활용하기
PyTorch 리서치와 TensorFlow Serving 배포를 병행한 모델 운영 방식을 소개했습니다. 양방향 가중치 변환과 결과 비교 테스트, 레이어별 차이 대응 방법을 정리했습니다.
#TensorFlow#PyTorch#TensorFlow Serving
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쿠버네티스(Kubernetes)를 활용한 안정적이고 효율적인 운영 환경 구성하기
GitHub Actions와 ECR, EKS를 연결한 지속적 배포 흐름을 구성했습니다. Pod 동기화, TensorFlow Serving, 로그 스트리밍 운영 방식도 소개합니다.
#Kubernetes#GitHub Actions#AWS
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딥러닝 모델 서비스 A-Z 1편 - 연산 최적화 및 모델 경량화
딥러닝 추론 서비스를 위한 CPU·GPU 선택과 라이브러리, 서빙 환경 최적화 방안을 정리했습니다.\n병렬처리 설정과 클라우드 전용 칩, Pruning·Quantization·Distillation 기반 경량화를 소개했습니다.
#ML#TensorRT#TensorFlow Serving
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