10:00 ~ 13:00

• 나머지 진도를 나갔다. 여기 부분을 과제로 내줬더라면 좋았을 것 같다. 다른 트랙과 비교하게 된다. 바람직하지는 않다. 어짜피 이곳에서 제공하는 것만 따라가면 큰 발전은 없다. 스스로 찾아야 한다.
• MLOps 스터디 과제를 했다. MLflow를 적용하는 건데, torch.Tensor를 지원하지 않았다. MLflow 서버를 열어서 확인해보니 기능이 정말 많았다. 더 깊게 공부하면 유용할 것 같다. 특히 모델이 복잡해지고, 서비스가 거대해질 수록 유용할 것 같다.

13:00 ~ 16:00

• BentoML과 FastAPI를 이용한 모델 서빙의 차이점을 조사했다. 서비스 확장을 위해서는 FastAPI가 좋을 것 같긴하다. 스타트업에서 MVP 모델을 제작할 때는 AI 모델을 도입하지 않으니 조금 먼 미래 이야기이지만 말이다. 대부분의 회사에서 FastAPI 사용을 채용 공고에 명시해놓고 있으니, 공부해야 할 내용이다.
• 스터디 발표 준비를 하고 있다. 문득 CNN 차원 공식을 보니, "과연 이 공식이 머릿 속에 암기해야 할 정도로 가치가 있을까?"라는 생각이 든다. 차원을 직접 확인해보면서 공식을 유도할 줄만 알면 된다고 생각한다.

16:00 ~ 19:00

• 다른 팀원의 발표를 들으면서 차원수 연산이 생각보다 중요할 것 같다는 생각이 들었다. 메모리 관리 측면에서 데이터가 커지다보면 얼마나 차지하는 지가 중요한 문제일 것 같다.