네이버 부스트캠프 AI Tech 8주차 회고

서론

레벨 1이 끝나고 레벨 2를 맞이해야 할 단계입니다. 이 과정에서 느끼고 배운 점을 기술합니다.

 

본론

- 복잡한 MLOps

MLOps는 생각보다 훨씬 할 게 많은 것 같습니다. 위 그림은 데이터 분야에 들어온 순간부터 수도 없이 많이 봐온 AI 서비스 구축에 대한 것인데 큼직큼직한 제목 뒤에 고려해야 할 점들이 복잡하게 얽혀 있습니다.

 

예상 트래픽
서버의 GPU, CPU 메모리 성능
인프라 규모
서빙 방식
실험 관리
학습, 서빙 시점의 데이터 검증
학습 자동화
모니터링

위 예시들은 모두 MLOps를 구축할 때 반드시 필요한 것들이며 각 항목에서도 회사의 상황, 서비스의 규모, 사용 대상에 따라 달라질 수 있습니다. 

 

✅ 변성윤 멘토님 : 라이브러리를 익히는 것보다 방법론에 초점을 둬라

위 말씀이 혼란스러운 저에게 따끔한 정리를 해주었습니다. 현재도 아직 구축, 정립되지 않는 분야에 너무 한 구석을 파고들지 말고 어떠한 문제를 해결하기 위해 방법론이 나왔는 지를 이해하면 앞으로 맞이할 다양한 문제에 대처할 수 있을 것이라고 받아들였습니다.

 

- 마지막 갓천성 멘토님의 가르침

한 가지의 1% 능력자가 되지 못하면 여러 개의 5% 능력자가 되어라
나 자신을 조금 더 믿어라

 

8주간의 멘토링이 끝났습니다. 레벨 1의 멘토링은 제 인생 고민을 최소 1년 앞 당겨 해결해 주었다고 확신할 수 있습니다. 마지막 멘토링에서는 제 인생 고민과 성장에 대한 얘기를 나누었고 위와 같은 좋은 말씀을 해주셨습니다.

 

- 나의 프로젝트 진행 방식

- 진행 순서
기획 단계(하는 중) > 설계 단계 > 구현 단계

1) 기획 단계
-> 해야 할 것
   - 프로젝트 기간 정하기
   - 기술 리서치, 주제 구체화, 타당성 분석
   - 협업 방식 정하기(미팅 날짜, 깃허브 정책, 데일리 스크럼 방식, 회의록 작성 방식 등)
   - 피그마로 프로토타입 작성

2) 설계 단계
-> 해야할 것
   - AI 모델 설계
   - 요구사항 명세서 (O)
   - 기능 설계서 (O)
   - ERD (O)
   - API 명세서
   - UI 페이지 별 기능 설계서
   - 프론트 기능 명세서

레벨 2에 들어가면서 제 프로젝트 진행 방식을 되돌아보고 정리해 보는 시간을 가졌습니다. 과거에는 프로젝트를 처음 시작하면 어떻게 해야 할지 몰라 좌절했었는데, 다양한 활동을 하면서 꾸준히 정립해 온 방식이 지금은 팀원 분들의 좋은 피드백을 받을 수 있을 정도 된 것 같습니다. 앞으로 프로젝트를 진행하면서 더욱 갈고닦을 것입니다.