Preview AI_1 @if(kakao)2021
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AI 핵심 요약
이번 영상은 AI 세션들을 소개하며, TensorFlow 모델의 인퍼런스 서버를 여러 수준에서 최적화해 TensorFlow Serving보다 빠르게 만드는 발표를 예고한다. 또 ML로 픽코마 무료 에피소드 열람 기프트권을 받을 사용자를 정하는 방법과 피처 생성·선정, 실서비스 적용 시 주의점을 다룬다. BERT보다 빠른 모델 구축 세션에서는 데이터 전처리부터 학습과 서비스 서빙까지의 과정을 소개한다고 설명한다. 다만 자막은 세션 소개에 그쳐 구체적인 구현 방식과 결과는 확인하기 어렵다.
- 추론 서버는 코드, 도메인, 레이어 융합, 구현 등 여러 수준에서 병목을 찾아 최적화할 수 있다.
- 기프트권 발송 문제에 ML을 적용할 때는 유용한 피처를 만들고 선정하는 과정이 중요하다.
- 모델 학습뿐 아니라 실제 서비스에 적용하고 서빙하는 단계까지 고려해야 한다.
- 발표 소개 영상만으로는 각 최적화 기법이나 실험 결과의 세부 내용은 확인할 수 없다.
소개
if (kakao) 2021 컨퍼런스에서 AI 관련 기술 발표 세션을 소개합니다. 1. TensorFlow Serving보다 10배 빠르게 서빙하기 @jesse.ha 텐서플로우로 만든 딥러닝 모델을 서비스에서 사용하기 위해 인퍼런스 서버를 구축하는 과정에서 코드 레벨/도메인 레벨/Layer Fusion/구현 레벨 등 다양한 관점에서의 최적화를 통해 TensorFlow Serving보다 10배 빠르게 만든 과정을 공유합니다. 2. ML로 기프트권 받을 유저 정하기 @yul.kk ML을 사용하여 픽코마 무료 에피소드 열람 기프트권 발송을 효율적으로 해결한 방법에 대해 설명합니다. Feature 생성 및 선정과 실서비스 적용 시 주의했던 점들을 공유합니다. 3. BERT보다 10배 빠른 BERT 모델 구축 @marko.k BERT는 NLP 분야에서 SOTA 모델이지만 학습하는데 많은 시간과 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 기존 BERT 대비 10배 더 빠르게 학습시키고 성능도 더 좋...
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