반응형 tensorflow 모델링1 GCP를 활용한 데이터 파이프라인 구축 및 배포: BigQuery에서 머신러닝 모델 배포까지 현대 데이터 중심 기업에서는 데이터를 효과적으로 수집, 처리, 분석 및 배포하는 능력이 성공의 핵심 요소입니다. 이를 위해 안정적이고 확장 가능한 데이터 파이프라인을 구축하는 것은 매우 중요합니다. 이 블로그에서는 Google Cloud Platform(GCP)을 활용하여 데이터 파이프라인을 설계하고, BigQuery를 통해 데이터를 쿼리하고, Python을 사용해 모델링하며, 최종적으로 필요한 서버에 모델을 배포하는 전체 과정을 다룹니다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 구성됩니다:BigQuery를 사용한 데이터 쿼리Python을 이용한 모델링모델 배포를 위한 환경 설정 및 CI/CD서버에서 모델 호출 및 활용아래 글에서 필요한 도구와 방법들을 제시하여 독자가 GCP를 통해 데이터 파이프라인을 구축하는 .. 2024. 7. 25. 이전 1 다음
