[MLflow] Backend Store - 메타데이터 저장소
실행(Run)의 ID, 시작 및 종료 시각, 파라미터, 메트릭(평가지표) 등 Run, Model, Experiment에 대한 메타데이터를 보관하는 저장소
실행(Run)의 ID, 시작 및 종료 시각, 파라미터, 메트릭(평가지표) 등 Run, Model, Experiment에 대한 메타데이터를 보관하는 저장소
MLflow Tracking Server, Backend Store, Artifact Store
MLflow Server Side, Client Side에 대한 환경 준비
머신러닝 실험의 전 과정을 추적하고 관리하고 표준화하는 플랫폼
컨테이너를 띄워서 작업을 수행하기
에어플로우에서 작업 병렬처리를 하기 위한 조건을 알아보자
Airflow의 Task(작업) 수행 메커니즘 정하기
Airflow 에 추가기능을 장착하기
배포된 도커 이미지를 이용한 설치
파이썬 패키지를 이용한 설치
실제로 응답을 생성하는 주체
실제로 응답을 생성하는 주체