미식한 고독가

04.17 MLOps 쿠버네티스는 왜 쓰는가?? 인스턴스 컨테이너를 1000개 이상 띄울 경우에는 유용, 하지만 너무 복잡 작게 띄울 때는 도커 스웜만으로도 충분, 도커만 설치하면 자동으로 깔려서 구현도 편하고 다룰 컨테이너가 적을 경우에는 용이 요즘은 k3s 같은 경량화 툴이 많이 나와서 비교적 편리해진 편 + 산업계의 표준이 돼버려서 배울 필요는 있을듯..? mlops 0단계 구현할 때는 필요 없다고 한다 MLflow 튜토리얼: https://github.com/vhrehfdl/MLflow_tutorial 04.19 확률과 통계 이산형 확률분포 단순임의추출법(simple random sampling) 크기가 $N$개인 유한모집단에서 크기$n$의 표본을 추출하는 방법의 수는 $_NC_n$ $_NC_n$..

논문 리뷰나 짧게 둘러본 정도라도 일단 계속 추가할 예정 Single-Person Direct Regression BlazePose OnDevice, Realtime이 가능한 light한 모델 Heatmap과 regression을 모두 이용 Face detector를 사용해 사람을 찾아 기준으로 삼아 tracker를 실행 Backbone에서는 heatmap, offset, regression을 결합한 방식을 이용, encoder-decoder heatmap-based network 뒤에 regression network가 따라오는 구조를 stack Heatmap과 offset loss는 train에만 이용해 경량화 지원하는 angle, scale, translation의 범위를 일부로 제한해 모델을 경량..

요즘 아는 사람은 다 아는 뱅크샐러드 유전자검사 나만 아는 서비스인줄 알았는데 매일 아침 10시에 수강신청하듯 사람이 몰려서 성공하기까지 2주는 걸렸던 것 같다 대충 키트 안에는 이런게 들어있었다 키트, 설명서, 사용법, 반송봉투 정도 대충 설명서 키트는 이렇게 타액을 담는 통과 보존액으로 이뤄져있었다. 저기에 침을 담기만 하면 끝. 이렇게 반송봉투에 담아 집 앞에 두면 택배사에서 알아서 가져간다. 반송 신청 자체는 뱅크샐러드 어플로 했었던 것 같음 그렇게 1달 남짓을 기다려 얻은 검사결과 안내에서는 2주 정도면 결과가 나온다고 했는데 사람 몰림 + 택배 파업 등 여러가지 이유가 겹쳐서 좀 오래 걸리는듯? 그래도 중간중간 늦어져서 죄송하다고, 검사 완료되면 알려주겠다고 알람이 왔었다. 결과는 저렇게 to..

04.10 졸작 matlab 그래프 사이즈 설정: plt.figure(figsize=(30,30)) 이미지 저장: plt.savefig(result_folder + '/' + str(imgid) + '.png') json 파일 다루기 # 열기 with open(orig_file, 'r') as f: orig_json = json.load(f)# 저장 with open(output_file, 'w') as f: json.dump(output_json, f) 04.12 졸업작품 관련 좀비 프로세스 죽이기 원인: train.py 돌리다가 ctrl+c가 아니라 ctrl+z를 눌러서 제대로 종료되지 않았던 문제 해결: ps -ef로 부모 프로세스를 찾아 삭..

세 줄 요약 1. 압구정에 위치한 오마카세 런치: 7.0 / 디너 15.0 2. 다른데서 별로였던 재료들도 맛있게 먹을 정도로 퀄리티가 좋았음. 안키모가 특히 맛있었다. 3. ㄱ자로 된 4인 프라이빗 테이블이 있어 일행끼리 편하게 얘기할 수 있다는 것도 장점 거의 1년만에 간 오마카세. 친구 추천으로 압구정에 있는 스시류코에 갔다. 가격은 좀 있지만 맛도 괜찮고 무엇보다 4인 프라이빗 테이블이 있어 일행 수랑 딱 맞아떨어져 오랜만에 볼겸 예약했다. 예약할 때 미리 말하면 추가금 없이 예약 가능하다. 보통 4인 예약하면 일렬이거나 각도가 얼마 되지 않아 4명이 서로 얘기하기엔 불편한데 여기는 ㄱ자 테이블이라 4명이서도 편하게 얘기할 수 있어 좋았다. 이날의 페어링은 모엣샹동 잘은 모르지만 친구가 유럽 다녀..

04.03 MLOps 모두의 MLOps 따라하기 환경설정까지는 완료 Docker: 리눅스 컨테이너를 더욱더 쉽고 유연하게 사용할 수 있는 기능을 제공해주는 도구 kubelet: 클러스터의 각 노드에서 실행되는 에이전트. Kubelet은 파드에서 컨테이너가 확실하게 동작하도록 관리 Kubelet은 다양한 메커니즘을 통해 제공된 파드 스펙(PodSpec)의 집합을 받아서 컨테이너가 해당 파드 스펙에 따라 건강하게 동작하는 것을 확실히 한다. Kubelet은 쿠버네티스를 통해 생성되지 않는 컨테이너는 관리하지 않는다. kubectl: 쿠버네티스 클러스터에 API를 요청할 때 사용하는 클라이언트 툴 k3s: 가벼운 Kubernetes로 쉽게 설치하고 적은 메모리/binary 파일을 사용하여 Edge/IoT 환경..

가짜연구소에서 MLOps 스터디 'ml-with-the-flow'를 진행하며 공부하고 익힌 것을 정리해볼 예정 오늘은 첫날이니까 https://mlops-for-all.github.io/를 보며 쿠버네티스 세팅하는 것까지가 목표! MLOps란? 내가 이해하기로 mlops란 데이터 수집 및 전처리, 모델을 학습하고 학습한 결과를 반영해 다시 학습하는 등 DL 학습 관련 전반적인 일을 자동화시켜주는 것? 정도로 생각하고 있었음 이하는 모두의 mlops를 읽으며 정리한 내용 DevOps MLOps는 DevOps라는 개발방법론에서 파생 DevOps: 소프트웨어의 개발(Development)과 운영(Operations)의 합성어 소프트웨어 개발자와 정보기술 전문가 간의 소통, 협업 및 통합을 강조하..

03.27 Pose Estimation EfficientPose 참고글: https://eehoeskrap.tistory.com/500?category=705415 언제나 pose model의 목표는 성능은 올리고 연산량은 줄이는 것 Single-person pose estimation 개선점 3가지 AutoML로 backbone을 찾음, EfficientNet 이용 cross-resolution feature를 이용, multi-scale 방식에서 NN 크기 및 computation 줄임 SE(squeeze-and-excitation)와 MBConv(mobile inverted bottleneck convolution) 이용 bilinear kernel을 이용한 transposed conv로 low=l..

03.25 선형대수 선형변환(Linear Transformation) 정의: $T(cu+dv) = cT(u)+dT(v)$일 경우 $T$는 linear transformation 행렬곱으로 나타낼 수 있다면 항상 선형변환 선형변환은 벡터를 표현하는 좌표계를 변형하는 연산 Affine transform은 bias 때문에 linear transform이 아닌데 벡터 마지막에 1을 추가해 linear하게 만들 수 있다 전사함수, 일대일대응 onto: 전사(전체로 사형)하다, 전사하는 함수를 전사함수라고 표현 공역==치역일 경우 정의역의 개수 >= 공역의 개수일 경우 가능성 0 $T:R^n -> R^m$에서 $n R^m$에서 $n Input보다 output의 차원이 낮아 dependent할 경우 한 결과값에 대해..

부산 여행 이튿날에 간 센텀시티에 있는 스페이스바. 건물 외부에선 접근 불가능하고 내부에서만 삥 돌아 입구가 보여서 처음 갈 땐 조금 헤맸다. 소문답게 일본 위스키랑 꼬냑이 많았다. 첫잔은 아드벡 코레브리칸. 10보다 피트 쎈 느낌. 두번째는 글렌피딕 하이볼. 주전부리랑 사장님이 시켜서 서비스로 얻어먹은 피자 ㅋㅋㅋ 씬도우에 치즈, 고기 가득이라 너무 맛있게 먹었다. 사장님 추천으로 마신 일본 싱몰 위스키 마르스. 프루티, 바닐라? 맛, 향 모두 가벼운데 금방 날아가는 그런 느낌은 아니고 밸런스가 되게 잘 잡혀있는 느낌. 버번캐라 그런지 꿀맛, 바닐라맛이 느껴졌음. 그외에도 마시고 싶은게 많았는데 컨디션이 별로라 금방 나왔음.. 여기도 다음에 가서 일본 위스키만 잔뜩 마시고 오고 싶다 ㅠ