쿠버네티스 안내서와 패스트캠퍼스 강의를 보고 작성한 포스팅입니다. Pod는 하나 또는 여러개의 컨테이너를 포함한 쿠버네티스에서 사용하는 가장 작은 단위다. 이번에는 Pod을 생성하는 실습을 진행한다. # 도커를 실행시키고 터미널에 명령어 입력 minikube start # 실습할 디렉토리로 이동 cd Desktop/kube Pod 생성 저번에는 만들어진 yaml 파일을 실행시키는 방법을 사용했었는데 이번에는 파일을 직접 만들어서 실행시켜보려고 한다. # pod.yaml 파일 생성 vi pod.yaml # pod.yaml 파일에 내용 작성 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: echo labels: app: echo spec: containers: - name: app ..

쿠버네티스 안내서와 패스트캠퍼스 강의를 보고 작성한 포스팅입니다. 배포를 위한 yaml 파일 구조 확인 쿠바네티스를 컨테이너를 등록하고 관리하기 위해 pod이라는 오브젝트를 사용한다. 컨테이너 < pod < replica set < deployment 순으로 구성되어있음을 기억하면서 컨테이너 배포를 위한 pod을 생성해보자 apiVersion: v1# 쿠바네티스 리소스의 api 버전 kind: Pod# 쿠바네티스 리소스 이름 (내가 만들고자 하는것) metadata:# name, namespace, labels, annotations 등을 포함 name: hello labels: app: hello spec:# 가장 중요 리소스의 설정 정보 입력 containers:# 컨테이너에 대한 정보를 입력하겠다 ..

쿠버네티스 설치 쿠버네티스 클러스터와 kubectl 설치해야한다. 쿠버네티스를 운영환경에 설치하기 위해선 최소 3대의 마스터 서버와 컨테이너 배포를 위한 n개의 노드서버가 필요하다. 그런데 배포 환경에 따라 설치하는 과정이 모두 다르기 때문에 쿠버네티스 실습 공부를 할 때는 간단하게 하나의 서버에 마스터와 노드를 설치하여 관리하는 방법을 사용한다. 쿠버네티스 개발 환경 구축 방법으로는 minikube, k3s, docker for desktop, kind가 있는데 minikube를 사용해본다. 실제 환경에서는 docker for desktop도 좋은 방법인데 CPU나 메모리를 많이 차지하기 때문에 실습을 할 때에는 껏다 켜기 쉬운 minikube를 이용하는 것이 좋다. 1. 도커 설치 docker des..

맥북에 도커 설치 도커 홈페이지에 맥을 위한 도커 설치 방법이 잘 설명되어 있는데 영어로 되어있어서 열심히 읽어봐야한다. 도커 홈페이지를 통해 설치하는 방법을 설명하긴 하겠지만 맥을 통해 리눅스를 이용할 때에는 brew 명령어를 통해 도커를 설치하는게 더 호환이 잘 된다고 한다. 나도 카더라도 들은 이야기이니 너무 믿을건 못된다. 1. 홈페이지를 통해 도커 설치 https://docs.docker.com/desktop/mac/install/ Install Docker Desktop on Mac docs.docker.com 웬만하면 맥북에 인텔칩이 들어있을테니 인텔 맥북으로 설치 버튼을 누른다. 도커 설치프로그램인 Docker.dmg 파일이 다운로드 된다. 나는 맥을 사용한지 얼마 안되었는데 윈도우랑 다른..

유튜브 초보를 위한 쿠버네티스 안내서 영상 시리즈를 보고 정리한 포스팅입니다. 서버 관리의 진화 문서화를 잘 해보자 --> 실행하는 순서를 하나하나 설명하는 ppt 등으로 만들어서 보관 문서보다는 코드를 직접 받아와서 관리해보자 --> CHEF, puppet, ANSIBLE 등의 프로그램 사용 but 하나의 서버에서 여러 버전을 돌리기 힘들었음 그럼 가상머신을 통해서 하나의 프로그램만 실행해보자 --> Oracle VirtualBox 사용 but 하나의 프로그램만 실행 가능하다. 다른 클라우드를 사용하려면 어려움이 있음, 느림 그래서 도커 등장! --> 모든 실행환경을 컨테이너로 묶어서 어디서든 쉽게 실행시킬 수 있음 컨테이너의 특징 가상머신과 비교하여 컨테이너 생성이 쉽고 효율적 언어나 프레임워크에 상..

MLOps를 잘 이용하려면 서로 사용하는 작업 환경에서 동일한 실행 환경을 보장해야하고, 다수의 개발자가 소수의 클러스터를 공유하면서 사용, 삭제, 업데이트 등의 혼란이 이루어지지 않도록 하기위해 컨테이너와 컨테이너 오케스트레이션 시스템이 등장했다. 컨테이너란? 마이크로소프트에서는 컨테이너를 애플리케이션의 표준화된 이식 가능한 패키징이라고 정의한다. 머신러닝 모델들은 운영체계나 파이썬 실행환경, 패키지 버전 등에 따라 다르게 동작할 수 있다. 이를 방지하기 위해 머신러닝에 사용된 소스코드와 함께 종속적인 실행 환경 전체를 하나로 묶어서(패키징해서) 공유하고 실행하는 기술을 컨테이너라이제이션(Containerization)이라고 한다. 컨테이너를 공유함으로써 사용자들은 어떤 시스템에서든지 같은 실행 결과를..

2021년 5월 구글에서 발표한 자료를 통해 MLOps을 공부할 수 있다. Practitioners guide to MLOps: A framework for continuous delivery and automation of machine learning 1. Experimentation (실험) 실험 기능을 통해 데이터 사이언티스트와 머신러닝 연구원이 공동으로 데이터탐색, 프로토 타입 모델 생성, 학습 기능 구현을 수행할 수 있다. ML 환경은 버전이 컨트롤되는 모듈식, 재사용 가능하고 테스트 가능한 소스코드 작성이 가능하다. 실험의 주요 기능은 다음과 같다. 깃(git)과 같은 버전 컨트롤 도구와 통합된 노트북(jupyter notebook) 환경 제공 사용한 데이터, 하이퍼 파라미터, 평가 지표를 ..

탄생 배경 많은 기업들이 머신러닝, 딥러닝을 이용한 프로젝트을 진행했지만 실제 서비스에 적용하기 힘들었다. 데이터 분석가가 만들어진 모델을 전달하면 프로그래머들은 기존 방식대로 모델을 배포하고자 했으나 작업환경차이, 버전차이, 패키지이해, 구조이해 등의 문제로 배포가 어려울 때도 있고, 배포했어도 모델이 제대로 작동하지 않는 문제가 발생했다. 그래서 많은 사람들이 모델을 잘 운영, 관리 할 수 있도록 MLOps가 탄생했다. MLOps는 Machine Learning Model Operationalization Management의 약자로 말 그대로 "머신러닝 모델 운영 관리"다. 일부는 Machine Learning 과 소프트웨어 분야에서 사용하는 DevOps(개발운영)의 합성어라고 하는데 모델은 운영한..

지난 포스팅에서 푸리에 변환에 설명했다. 이번에는 조금 다른 진동센서 데이터를 가지고 조금 다은 푸리에 변환을 해보려고 한다. 지난번 푸리에 변환에 대한 코드와 설명을 보고싶다면 아래 포스팅으로... 누수감지를 위한 진동센서 데이터 신호처리 및 누수 예측 (푸리에변환 FFT) 누수감지를 위한 진동센서 데이터 신호처리 및 누수 예측 (푸리에변환 FFT) 목표 : 누수감지를 위해 설치된 진동센서로부터 기록되는 진동데이터를 통해 정상인 상태와 누수가 진행되는 상태를 예측 방법 : 진동센서 데이터를 이용해 시간 영역 특징 추출과 주파수 변환 magicode.tistory.com 목표 : 진동센서 데이터를 통해 기계 고장 유형 분류 방법 : 시간 영역 특징 추출과 주파수 변환(fft) 및 하모닉 확인을 통한 고장..

다중 분류 모델을 만들었는데 성능 평가를 하려고 하니 에러가 떴다. ✅ f1_score Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted'] 에러 찾아보니 f1, recall, roc_auc 같은 경우에는 이진분류이 경우에 사용할 수 있다고 한다. 다중 분류 모델에서는 average라는 파라미터값을 설정해주면 사용할 수 있다. # 에러 f1 = round(f1_score(y_test, y_pred), ndigits=3) # 수정 f1 = round(f1_score(y_test, y_pred, average='micro'), ndigit..