데이터 과학자가 직접 만들고 실행하는 MLOps - 문곤수 AI/ML 전문 솔루션즈 아키텍트, AWS, 김제삼 솔루션즈 아키텍트, AWS

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레고 블록을 구성하여 완성품(예: 탑, 비행기, 배)을 만들듯이, 데이터 과학자가 ML Ops를 직접 구성하고 단계별로 만들어서 실행할 수 있을까요? 이 세션에서는 (1) Amazon SageMaker Pipeline으로 모델 훈련 및 서빙 파이프라인을 생성하는 방법, (2) CI/CD 연결을 위한 AWS CodePipeline의 튜토리얼 실습, (3) CodePipeline을 Amazon SageMaker Pipeline으로 연결하는 방법, 마지막으로 (4) 이벤트 스케줄러 생성 및 전체 과정 실행하기를 배우게 됩니다. 이 모든 과정은 데이터 과학자에게 친숙한 쥬피터 노트북에서 진행이 되며, 중요한 과정을 데모로 보여 드립니다. 세션 이후에 제공된 소스 코드를 다운로드하여 본인의 모델로 레고 블록 쌓듯이 본인의 ML Ops를 구성해보세요.

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