따라하며 배우는 DevOps ｜ MLOps

베타 리더의 후기 6
작가의 말 7
Chapter 1. 개발 환경 구축 14
1. 아나콘다로 파이썬 환경 구축하기 14
2. Visual Studio Code 환경 구축 25
3. Git 설치하기 31
Chapter 2. Python 웹 앱 제작하기 43
1. 웹 서비스 / FastAPI 웹 앱 이해 43
2. Python 웹 프레임워크 소개 44
3. FastAPI 웹 앱 개발 45
Chapter 3. Git / GitHub 51
1. Git과 GitHub 이해하기 51
2. Git 작업 흐름 이해하기 52
3. Git 명령어 53
4. GitHub 프로젝트 관리 Ⅰ 55
5. GitHub 프로젝트 관리 Ⅱ 64
Chapter 1. Azure CI/CD 78
1. CI(Continuous Integration) 및 CD(Continuous Delivery, Continuous Deployment)란? 78
2. GitHub Actions 이해하기 80
3. CI 구축하기 81
4. Azure ACI(Azure Container Instances)에 CD 구축하기 86
5. Azure ACI, AKS 두 타겟 CD 구축하기 113
Chapter 2. GCP CD 136
1. GCP 새 프로젝트 생성하기 136
2. GCP API 서비스 추가하기 136
3. 서비스 계정(SA) 생성 및 자격 증명 저장 - CLI 138
4. 서비스 계정(SA) 생성 및 자격 증명 저장 - GCP Console 142
5. GitHub Actions 세팅 145
6. 워크플로우 생성 147
Chapter 3. AWS CD 152
1. AWS 계정 생성하기 152
2. IAM 사용자 생성하기 155
3. GitHub Secrets 등록 158
4. VPC 생성하기 162
5. Github Actions Workflow 생성하기 165
6. ECR에 이미지 업로드하기 167
7. ECS 배포하기 170
8. Github Actions 수정 178
Chapter 1. Azure MLOps 실습 185
1. MLOps란? 185
2. MLOps 구현하기 1: Azureml 튜토리얼 따라하기 (모델 학습시키기) 189
3. MLOps 구현하기 1: Azureml examples 튜토리얼 따라하기 (모델 배포하기) 210
4. MLOps 구현하기 1: Azureml examples 튜토리얼 따라하기 (파이프라인 만들기) 232
5. MLOps 구현하기 2: Azure MLOps 솔루션 액셀러레이터 템플릿 사용하기 252
Chapter 2. GCP MLOps 280
1. 환경설정 280
2. 학습 애플리케이션 코드 컨테이너화 284
3. Vertex AI에서 커스텀 학습 작업 실행 290
4. 레지스트리에 모델 업로드 293
5. 엔드포인트에 모델 배포296
6. 예측 수행하기 299