김남기  | 루비페이퍼

32,400원  | 20240722  | 9791193083208

MLOps의 기본 시스템 구성부터 실제 운영 서비스에 적용하는 워크플로우까지 모든 과정을 한 권에 담았다! MLOps의 기본적인 작동 원리를 이해하고 머신러닝 모델을 실제 서비스에 적용하기 위한 실습을 단계별로 구성했습니다. 데이터 과학자가 다루는 MLOps 파이프라인을 반영한 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델 학습 등의 ML 모델 개발은 물론 모델 성능 모니터링, Nginx 구성 및 무중단 배포 등의 과정까지 경험해볼 수 있습니다. 이를 통해 개발 업무의 효율성을 높이고 모델의 지속적 관리와 시스템의 안정성을 구축하며 데이터 과학자로서 갖출 개발 역량과 전략을 기를 수 있습니다.

노아 기프트, 알프레도 데자  | 한빛미디어

36,000원  | 20230707  | 9791169211215

머신러닝 모델의 안정적인 운영과 성공적인 CI/CD를 위한 MLOps 엔지니어링 노하우 * MLOps 포트폴리오 작성 Tip, MLOps 실무자의 인터뷰 수록 * 최신 내용 기반한 역자 노트 추가 및 소스 코드 리팩토링 반영 이 책은 MLOps와 DevOps의 개념을 종합적으로 이해하고, 깊이 있는 학습을 돕기 위해 다양한 실습을 포함하고 있습니다. 머신러닝 모델의 안정적인 운영을 위한 배포 방법과 AutoML, 컨테이너, 엣지 컴퓨팅, 모델 이식성 등 MLOps의 중요한 기술 영역을 다룹니다. 뿐만 아니라 AWS, 애저 환경, GCP 등 다양한 클라우드 플랫폼에서의 MLOps 경험을 쌓을 수 있도록 실습을 제공합니다. 저자의 실제 경험을 바탕으로 한 MLOps 사례 및 MLOps 실무자들의 인터뷰 내용도 소개하고 있습니다. 부록에서는 MLOps 구현 시 고려해야 할 사항과 MLOps 커리어 준비를 위한 인터뷰 질문 및 기술 포트폴리오에 필요한 작성 Tip도 제공하여 실무에 쉽게 적용할 수 있도록 도와줍니다.

데이터이쿠  | 한빛미디어

19,800원  | 20220429  | 9791162245507

MLOps의 개념부터 도입과 활용까지, 성공적인 머신러닝 운영화를 위한 실용 가이드! 오늘날 데이터 사이언스와 AI는 IT 분야뿐 아니라 제조, 구매, 유통, 마케팅, 반도체, 자동차, 식품 등 산업 전 분야에 걸쳐 기업 생존의 필수 요소로 인식되어 경쟁적으로 도입되고 있다. 이러한 데이터 사이언스와 AI 프로젝트의 핵심에 MLOps가 놓여 있다. 이 책은 비즈니스 환경에서 머신러닝 적용 실무를 담당하는 데이터 분석 팀 또는 IT 운영 팀의 관리자들을 대상으로 한다. MLOps가 새로운 영역이라는 점을 감안하여, MLOps 환경을 성공적으로 구축하기 위한 가이드 역할을 제대로 할 수 있도록 머신러닝 전문가 9명(데이터이쿠)이 조직적 이슈부터 기술적 이슈까지 꼼꼼하게 다루었다. ◐ MLOps 핵심 개념: MLOps를 성공적으로 실행하기 위한 원칙과 구성 요소, 이해관계자들의 역할과 책임 ◐ MLOps 적용 방법: 머신러닝 모델 생애주기 다섯 단계에 따라 MLOps 프로세스를 도입하는 방법 소개 ◐ MLOps 실제 사례: MLOps의 실제 구축 형태와 그 의미를 알 수 있도록 대표적인 비즈니스 활용 사례들 제시

 | MARTIN CHAVEZ

34,650원  | 20251010  | 9798232327828

Unlock the power of MLOps to bridge machine learning and DevOps, transforming experimental models into scalable production systems. "MLOps Fundamentals: Master Machine Learning Operations with Hands-On Azure Demos" guides beginners through building CI/CD pipelines using Azure DevOps and Azure ML.Piper Shaw provides step-by-step tutorials, real-world case studies from Netflix and Uber, and practical exercises to tackle data drift, model decay, and deployment bottlenecks.

스리다르 알라, 수만 칼리안 아다리  | 에이콘출판

27,000원  | 20220228  | 9791161756134

머신러닝 솔루션 구축을 위한 프로세스는 1.문제의 식별, 2.데이터 수집, 3.데이터 분석, 4.피처 엔지니어링 및 데이터 정규화, 5.모델 구축, 6.학습, 평가 및 검증, 7.예측 등의 과정이다. MLOps는 데브옵스(DevOps)에서 채택돼 머신러닝에 적용되는 원칙 및 관행으로, 파이프라인의 지속적인 통합과 전달을 보장해 전체 자동화 설정을 완료한다. MLFlow는 기존 코드 베이스에 MLOps 원칙을 통합해 널리 사용되는 다양한 프레임워크를 지원하는 API이다. MLFlow를 사용해서 지표, 파라미터, 그래프 및 모델 자체를 로깅한다. 또한 기록된 모델을 적재하고, 기능을 활용할 수 있다. 프레임워크는 scikit-learn, TensorFlow 2.0/ Keras, PyTorch 및 PySpark의 실험에 MLFlow를 적용하는 방법과 이러한 모델 중 하나를 로컬에 배포하고 모델을 사용해 예측하는 방법을 실행해 본다. 해당 모델을 AWS, Azure, GCP에 배포하고 구성해서 서빙되는 구체적인 방법을 다룬다.

 | Packt Publishing

82,100원  | 20250801  | 9781836200338

A practical guide to building, deploying, automating, monitoring, and scaling ML and LLM solutions in productionKey Features:- Build reproducible ML pipelines with Azure ML CLI and GitHub Actions- Automate ML workflows end to end, including deployment and monitoring- Apply LLMOps principles to deploy and manage generative AI responsibly across clouds- Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBookBook Description:Effective machine learning (ML) now demands not just building model

 | O'Reilly Media, Inc, USA

0원  | 20211130  | 9781098103019

MLOps offers a set of proven principles aimed at solving this problem in a reliable and automated way. This insightful guide takes you through what MLOps is (and how it differs from DevOps) and shows you how to put it into practice to operationalize your machine learning models.

김도경, 김수현, 이은민  | 부크크(bookk)

24,800원  | 20240725  | 9791141096342

- DevOps와 MLOps를 처음 접하는 주니어들을 위한 가이드북 - 실습을 통해 Azure, AWS, GCP 클라우드 3대장 정복하기 '일단 따라하면서 배워보자!'라는 모토 아래, “어디서부터 시작해야 할지”, “실제로 어떻게 적용해야 할지”에 대한 막막함을 해소하기 위해 탄생했습니다. 코딩과 기술에 대한 기본적인 지식은 있으나 DevOps와 MLOps의 실제 적용에 대해 더 알고자하는 학생들과 기술 분야의 주니어를 대상으로 합니다. 복잡한 개념도 실질적인 작업을 통해 쉽게 접근할 수 있도록 구성했으며 학습 과정에서 얻은 저자들의 교훈과 팁을 공유합니다. 이 책을 통해 여러분이 자신감을 갖고 DevOps, MLOps 첫 걸음을 내딛는 기회를 얻길 바랍니다.

Emmanuel Raj  | Packt Publishing

37,000원  | 20210419  | 9781800562882

Engineering MLOps will help you get to grips with ML lifecycle management and MLOps implementation for your organization. This book presents comprehensive insights into MLOps coupled with real-world examples that will teach you how to write programs, train robust and scalable ML models, and build ML pipelines to train, deploy, and monitor models securely in production.

 | Springer Nature B.V.

72,980원  | 20230730  | 9781484296431

This book is aimed at practitioners of data science, with consideration for bespoke problems, standards, and tech stacks between industries. It will guide you through the fundamentals of technical decision making, including planning, building, optimizing, packaging, and deploying end-to-end, reliable, and robust stochastic workflows using the language of data science. MLOps Lifecycle Toolkit?walks you through the principles of software engineering, assuming no prior experience.

앤드루 맥마흔  | 위키북스

28,800원  | 20250424  | 9791158396046

ML옵스를 활용한 실용적 예제로 머신러닝 모델의 프로덕션 수명주기 관리하기! 《머신러닝 엔지니어링 with 파이썬》은 ML옵스(MLOps) 엔지니어와 머신러닝(ML) 엔지니어가 실제 문제에 대한 해결책을 구축하는 것을 돕는 실용적인 안내서다. 이 책은 빠르게 발전하는 이 분야에서 앞서 나가는 데 필요한 기술을 제공한다. 이 책은 예제 중심으로 접근해 기술을 개발하는 데 도움을 주며, 필요한 기술적 개념, 구현 패턴 및 개발 방법론을 다룬다. ML 개발 수명주기의 주요 단계를 탐색하고 모델 훈련 및 재훈련을 위한 표준화된 ‘모델 팩토리’를 만드는 방법을 배운다. CI/CD 개념을 활용하고 다양한 유형의 드리프트를 감지하는 방법도 배운다. 또한 이 책에서는 최신 배포 아키텍처를 실습하고 솔루션 확장 방법을 배운다. 최신 오픈소스 및 클라우드 기반 기술에 중점을 두고 ML 엔지니어링과 ML옵스의 모든 측면을 깊이 다룬다. 여기에는 고급 파이프라인 및 오케스트레이션 기법에 대한 완전히 새로운 접근 방식이 포함되어 있다. 딥러닝, 생성형 AI, LLM옵스를 다루는 장에서는 랭체인, 파이토치, 허깅 페이스와 같은 도구를 사용해 LLM의 강력한 능력을 활용하는 분석 방법을 배운다. 깃허브 코파일럿 등 AI 어시스턴트를 활용해 생산성을 높이는 법을 배우고, 딥러닝 작업의 엔지니어링 고려 사항을 심층적으로 살펴본다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 엔드투엔드 ML 개발 프로젝트의 계획 및 관리 ◎ 생성형 AI를 활용하기 위한 딥러닝, LLM, LLM옵스 ◎ 파이썬을 이용한 ML 도구의 패키징과 솔루션 확장 ◎ 아파치 스파크, 쿠버네티스, 레이 활용 ◎ 아파치 에어플로, 젠ML, 쿠브플로를 활용한 ML 파이프라인 구축과 실행 ◎ 드리프트 감지 및 재훈련 메커니즘을 솔루션에 통합 ◎ 제어 흐름 및 취약점 스캐닝을 통한 오류 처리 개선 ◎ AWS를 활용한 ML 마이크로서비스와 배치 프로세스 구축 및 운영

Huyen, Chip  | 한빛미디어

34,200원  | 20230313  | 9791169210850

프로덕션 환경에서 머신러닝을 다룰 때 무수히 생겨나는 물음표를 해결해줄 MLOps 지침서 머신러닝 시스템 개발은 선형이 아닌 순환 프로세스다. 모델을 개발해 배포하고 나서도 끊임없는 모니터링과 업데이트가 필요하다. 이 책은 비즈니스 관점에서 머신러닝 시스템을 설계하고 운영할 때 맞닥뜨리는 모든 단계를 다룬다. 책에서 소개하는 다양한 접근법과 사례 연구는 머신러닝 시스템을 성공으로 이끌기 위한 인사이트를 제공한다. 저자가 수많은 기업과 협업한 경험을 기반으로 제시하는 실무 중심 접근법은 시스템이 안고 있는 난제를 해결하는 데 발판이 되어줄 것이다.

발리아파 락슈마난, 세라 로빈슨, 마이클 먼  | 한빛미디어

33,000원  | 20211101  | 9791162244845

데이터 준비, 모델 구축, MLOps의 일반적인 문제에 대한 솔루션 구현하기 디자인 패턴이란 전문가 수백 명의 경험을 간단하고 접근하기 쉽게 체계화한 것이다. 이 책에는 데이터의 표현, 운영, 반복성, 재현성, 유연성, 설명 가능성, 공정성에 대한 30가지 디자인 패턴이 담겨 있다. 각 패턴에는 문제에 대한 설명, 다양한 잠재적 솔루션, 상황에 적합한 기술 노하우가 포함되어 있다. 머신러닝 프로세스 전반에 걸쳐 마주하는 일반적인 문제를 해결하고 싶은 실무자라면, 저명한 3명의 구글 엔지니어가 이 책에서 분류한 ‘이미 입증된 방법’을 배우고 실천해보자.

우아한형제들  | 골든래빗(주)

21,600원  | 20250401  | 9791194383208

★ ‘우아한형제들’의 진짜 개발 이야기, AI와 함께 돌아왔습니다! ★ 배달의민족 메뉴 추천 AI부터 배달 로봇까지, 현실이 된 AI 기술 이야기 수록 우아한형제들의 생생한 개발 이야기를 엮은 《요즘 우아한 개발》이 AI 중심 개발 사례와 실무 노하우를 가득 담아 《요즘 우아한 AI 개발》로 돌아왔습니다! IT 서비스 개발에서 AI 활용의 중요성은 점점 커지고 있습니다. 매일 새로워지는 AI 기술을 따라가는 것만큼 이를 실무에 효과적으로 적용하는 역량이 기업과 개인의 경쟁력을 좌우하죠. 이 책은 우아한형제들이 실제 프로젝트에 적용한 AI 기술과 개발 경험을 담아냈습니다. AI 메뉴 추천 시스템부터 데이터 검색 및 분석 자동화, 로봇 ML 모델 경량화와 MLOps 구축까지, 최신 AI 기술을 활용한 실무 사례를 생생하게 다룹니다. AI를 도입하고자 하는 기획자와 개발자라면, 실제 서비스에 AI 기술을 어떻게 적용하는지 궁금하다면 우아한형제들이 걸어온 AI 개발의 여정을 통해 그 해답을 찾아보세요.

아리가 미치아키, 나카야마 신타, 니시바야시 다카시  | 한빛미디어

21,600원  | 20220310  | 9791162245323

어디서든 환영받는 ‘실무형 머신러닝’ 비법 온라인 강의, 책, 대학 연구만으로는 실제 비즈니스에 머신러닝을 어떻게 적용할 것인지, 어떤 경우에 머신러닝 기법과 데이터 분석 방법을 적용해야 하는지 알기 어렵다. 해결해야 하는 문제를 정의하고 시스템을 설계하는 방법 역시 배우기 쉽지 않다. 가설 수립, 탐색적 분석 수행 방법 등 저자들이 경험하고 학습했던 노하우를 아낌없이 담아냈다. 2판에서는 지속적인 학습을 위한 MLOps와 슬롯머신 알고리즘을 활용한 강화 학습 등의 내용도 추가했다. 실무에서 통하는 머신러닝을 구현하고 싶다면 이 책으로 갈증을 해소할 수 있을 것이다.