MLOps

MLOps study

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원래 이름	Description
ML LifeCycle.md	Lifecycle에 대한 기본적 설명
MLOps Pipeline.md	쿠버네티스,kubeflow, DAG, Feast,github action, Jenkins, grafana, prometheus등 코드와 설명
MLOps 구현 인프라 요소.md	ML생태계 인프라 설명
MLOps를 위한 클라우드 플랫폼.md	MLflow,kubeflow,SageMaker등 ML프레임워크
MLOps의 구성요소.md	MLflow 활용, flask & seldom 이용한 서빙 , grafana,prometheus 간단설명
ML을 Service하기 위한 기술 .md	ML의 서비스화할때 고려하는 문제들
도커 & 쿠버네티스.md	도커와 쿠버네티스의 기본이론
머신러닝 상품화 .md	AI전체적인 이론+머신러닝통계기반 이론 및 EDA방법등
머신러닝에 대한 이해.md	MLOps와 DevOps의 소개