# Engineering React Native 앱의 배포 트랙 관리하기 지난 글에서는 ‘너티’ 앱을 플랫폼별로 빌드해서 배포하는 과정을 자동화하는 방법에 대해서 알아보았습니다. 추가로 ‘너티’는 React Native로 개발이 되었기 때문에 크로스 플랫폼 지원이 가능하고, 앱 전체를 빌드해서 배포하는 바이너리 배포뿐만 아니라... 장동훈 | 2022년 10월 12일
# Machine_Learning TFX 머신러닝 파이프라인 사용하기 핑퐁팀에서는 루다의 대화 성능을 지속적으로 발전시키기 위해 Continual Learning을 연구하고 있어요. 이를 위해 새로운 데이터를 받으면 모델을 학습하고, 평가하는 일련의 과정을 수행해야 하는데, 이 모든 과정에 사람이 직접 개입하는 것은... 정채홍 | 2022년 09월 13일
# Machine_Learning VPT: 다이아몬드 곡괭이를 만들기 위한 여정 OpenAI에서 어떻게 다이아몬드 곡괭이를 만들었는지 알아봅니다. (VPT) 구상준 | 2022년 08월 17일
# Engineering # Machine_Learning AWS Inferentia를 이용한 모델 서빙 비용 최적화: 모델 서버 비용 2배 줄이기 2탄 지난 글에서는 AWS Inferentia 소개와 사용법, GPU와의 성능 비교 등을 설명해 드렸어요! 이번 글에서는 Inferentia를 실제 서비스에 도입하기 위해 핑퐁팀에서 어떤 과정들을 거쳤는지 소개해드릴게요.😋 오혜린, 김준성 | 2022년 08월 16일
# Engineering 쿠버네티스에서 노드가 추가될 때마다 슬랙 알람 쏘기 AWS의 Elastic Kubernetes Service나 GCP의 Google Kubernetes Engine 등, 대부분의 대형 클라우드 서비스는 독자적인 관리형 쿠버네티스 서비스를 제공하고 있습니다. 이러한 서비스는 해당 클라우드 벤더사에서 제공하는 컴퓨팅 엔진을 간편하게 연동할 수... 이정민 | 2022년 07월 27일
# Machine_Learning Continual Learning: 꾸준히 성장하는 모델을 만들기 위한 기술 Continual Learning은 지속적으로 들어오는 데이터 스트림을 학습하기 위한 방법입니다. 데이터가 지속적으로 주어짐에 따라 데이터의 분포 혹은 데이터가 다루는 태스크가 변화하고, 모델은 현재 주어진 데이터를 학습할 때 기존에 배운 지식을 일부... 서상우, 송제인 | 2022년 07월 20일
# Engineering # Machine_Learning AWS Inferentia 를 이용한 모델 서빙 비용 최적화: 모델 서버 비용 2배 줄이기 1탄 머신러닝 엔지니어링(MLE)팀에서는 제품에 사용되는 여러 딥러닝 모델을 최대한 낮은 지연 시간과 적은 비용으로 서빙하기 위해서 여러 하드웨어 및 소프트웨어 최적화 기법을 실험해보고 실제 프로덕트에 적용하고 있습니다. 높은 수준으로 최적화된 모델... 김준성, 오혜린 | 2022년 07월 13일
# Engineering 개발자를 위한 AWS 클라우드 보안 (3) - 인프라 보안과 사고 대응 핑퐁팀에서 AWS 보안 강화를 위해 작업했던 내용을 AWS Well-Architected Framework와 함께 소개하는 마지막 글로, 인프라 보안 영역과 사고 대응 영역을 소개하려고 합니다. 이전 내용이 궁금하신 분들은 1편과 2편에서 확인하실 수... 김성훈, 이성찬 | 2022년 07월 06일
# Machine_Learning ACL 2022 Review 올해로 60회를 맞은 Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)는 자연어 처리 분야 최고의 국제 컨퍼런스로서 최신 NLP 연구들이 발표되는 행사입니다. 엔데믹 상황으로 접어들면서 올해 ACL은 오프라인과 온라인에서... 이주홍 | 2022년 06월 16일
