[AI Tech] 네이버 부스트 캠프 17주차 회고

17주차 리마인드

이번주부터 기다리고 기다리던 Product Serving 강의가 시작되었다. 모델 프로덕션에 관심있던 내가 가장 기대하던 강의이기도 했다.
강의는 Airflow를 활용한 batch-serving, FastAPI를 활용한 Online-serving, Docker, MLflow를 활용한 모델 관리 및 개발된 모델의 수명 주기를 관리로 구성되어있다.
우리 팀은 이번주안에 최대한 강의를 수강하기로 계획을 세웠다. 따라서 나 역시 계획을 세워서 지금 시점인 목요일까지 2강을 제외한 나머지 강의를 전부 수강했다.
이번주에 인상깊은 부분은 Airflow와 FastAPI이다. Airflow는 이전부터 사용해보고 싶은 tool중 하나였다. 해당 프레임워크를 통해 배치서빙 혹은 데이터 엔지니어링 분야에서 ETL 파이프라인 설계하여 주기적으로 스케줄링할때 사용하기 때문에 배워보고 싶었다.
이번에 제공된 과제는 이러한 부분을 경험해볼 수 있었다. bashoperator와 pythonoperator를 활용하여 dags를 구성한 후 시간을 설정해준 후 web에서 확인해주면 되었다. 과제중에 데이터를 불러온 후 모델을 추론하여 이전에 학습된 모델들과 비교한는 과제가 있었다. 모델 불러온 후 추론하는 테스크 수행 후 비교하는 테스크에서 이전 테스크의 추론결과를 xcom으로 당겨오는게 인상 깊었다.
그리고 마지막 과제인 기상청 api를 활용해서 Airflow로 데이터를 요청해서 받고 전처리를 진행하여 주기적으로 처리하도록 설계해보는 것은 데이터 엔지니어링부분과 유사해서 재미있었다.

주간 회고

이번주도 정말 바빴다 ㅎㅎ. 마스터 클래스에서 전시흠 조교님의 쿠버네티스 미리보기 강의도 재미있었다. 쿠버네티스를 들어만 봤지 실제로 사용해보지 않아서 어떤것인지 궁금했다.
이번주 강의 듣고 과제하느라 시간이 순삭되었다. 과제가 재밌긴 했지만 시간이 좀 걸리는 과제들이라서 새벽까지 코딩하다 잔것 같다.(사실 Level2시작되고 나서 일상이다) 아무튼 FastAPI 과제를 열심히 해서 이번주에 강의를 끝내볼 예정이다.