분산처리 시스템 + 실습

대규모 머신러닝 시스템 디자인 패턴 - 14가지 패턴으로 분산 머신러닝 파이프라인 구축하기
위안 탕 지음, 정민정 옮김 / 한빛미디어 / 2024년 11월

어쩌다보니 안좋은 내용위주로 얘기한 것 같은데...

그만큼 기대를 갖고 봤던 책이고.. 관심있게 읽어서 그런것이라고 생각해주었으면 한다.

그래도 다른책들과는 다르게 실습에 대한 내용이 존재한다는 것만으로도 꽤 장점이 있는 책이고..

이런 분산 시스템에 대해서 14가지의 패턴으로 정리해서 설명한다는 것 자체도 장점이다.

실제로 분산 시스템을 적용해서 서비스를 제공하는 회사가 손에 꼽기도하고, 접하기도 어려운 것이 사실이다.

이번 기회로 이 내용들에 대해서 한번 더 리마인드하면서

내가 꿈꾸는 MLOps생태계는 어떻게 되는것인가,

만약 나라면, 지금 상황에서 이렇게도 구축을 해보고 싶다

와 같은 생각도 해보면서 열심히 공부해야겠다고 느껴지는, 동기부여가 되는 책이었다.

하지만 아쉬운 점은 너무나 명확했던 책.

https://blog.naver.com/ab415/223708754428

인생 입문서 밑시딥

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5 - 10단계로 익히는 이미지 생성 모델의 원리 ㅣ 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5
사이토 고키 지음, 개앞맵시 옮김 / 한빛미디어 / 2024년 10월

역시는 역시다.

밑시딥 시리즈는 역시 믿고 보는 책이다.

비록... 밑시딥 1권만 보고 안보긴 했지만... 밑시딥 1은 여러번 정독을 할정도로 정말 마음에 드는 책이었고

이론 설명 역시 다른 여타 책들과는 다르게 이해하기 쉽게 잘 되어있다.

그리고 무엇보다 기본적인 이론부터 심화된 내용까지 책을 뒤로 읽으면서까지 앞에서 설명한 이론들이 점점 쌓이면서 살이 붙으며 자연스럽게 이해를 하게 된다.

밑시딥으로 인공지능을 시작하면서 재미를 느끼면서 입문했던 때가 2019년 이었다.

요근래에는 인공지능에 현타를 느끼던 중이었고...

인공지능의 진입 장벽이 낮이자면서 비전공자들도 쉽게 다루는게 생성모델이다.

이런 분들이 다른 것보다도... 이 책 정도만 봐줬으면한다...

디퓨전이 나오기까지 많은 노력과 연구가 있었고 이게 단순히 뚝딱뚝딱 사용가능하다해서

전혀 쉬운게 아니라는 것을 이해해줬으면 한다..

이런 현타를 느끼던 중 다시 밑시딥을 읽게 되었고...

내가 무슨 마음으로 인공지능을 시작했는지 다시 생각을 하게 해주는 책이었다.

인생 입문서이다.

말이 필요 없다.

https://blog.naver.com/ab415/223671571947

옆에 두고 읽기 좋은 참고서아지 사수님

쿠버네티스 창시자에게 배우는 모범 사례 - 실전에 바로 적용하는 핸즈온 쿠버네티스, 2판 ㅣ O'reilly 오라일리 (한빛미디어)
브렌던 번스 외 지음, 이일웅 옮김 / 한빛미디어 / 2024년 10월

 그래도 쿠버네티스를 온프레미스에 구축도하고 실습도 하며 어느정도 친해졌다고 생각했는데,

아직 내적친밀감만 존재했던 것 같다.

이렇게 책을 통해서 다시본 쿠버네티스는 아직 좀 서먹한 관계가 맞는 것 같다.

오랜만에 본 쿠버네티스는 다소 어색하게 느껴졌고 다시 사이가 멀어졌다.

힘든 점은 지금 하는 일이 아직도 손에 익지는 않고

이직한 회사에서 내가 얼만큼의 퍼포먼스를 내줘야 만족할지도 모르겠다..

그래도 잘한다는 소리를 듣고는 싶어서 이것저것 해버려고 시도는 하지만

손이 그리 빠른 편도 아니고 배우는 것 역시 빠른 편이 아니다보니 늘 시간이 부족하다고 느껴진다.

이런 순간일 수록 뭔가 업무적으로 방향이 잘못되었다거나 조언을 얻을 만한 사람이 있는가..? 라고 생각해보면

현재는 없는게 맞는 것 같다.

그러다 보니 이러한 책 한권한권이 나에겐 사수이고 조언을 구할 그러할 대상으로 느껴지고 있다.

이처럼 이 책의 경우 기초, 기본서적과는 다르게 다소 디테일한 내용들이 담겨있어서 아직은 어렵지만,

이러한 내용들이 이전에 누군가는 겪었던 내용이고 그에 대한 조언과 필요한 정보들이 담겨있는 것이다보니

나에겐 현재로썬 사수의 역할을 해주는게 아닐까 싶다

앞으로 이런 사례집을 조금더 찾아봐야 할 것 같다..

개발자들 화이팅

https://blog.naver.com/ab415/223636382403

당신은 AI를 이해하고 있습니까?

AI 딥 다이브 - 오차역전파부터 확산모델까지, 미래를 만드는 73가지 기술 이야기
오카노하라 다이스케 지음, 정원창 옮김 / 한빛미디어 / 2024년 7월

한빛미디어 <나는 리뷰어다>
활동을 위해서 책을 제공받아
작성된 서평입니다.

이 책은 심화기본서라고 보는게 좋을 것 같다.

실제로 인공지능을 입문한지 얼마되지 않았고, 이 책을 본다면 분명히 어렵게 받아들여질 것으로 생각이 된다.

다양한 논문들의 내용도 차용해서 다루고 있고, 수많은 수식들이 "이래도 인공지능할꺼야?"하며 말을 걸어올 것이다.

하지만 어느정도 경험이나 경력을 갖고 있는 사람이 느슨해진 현실에서 한번 분위기를 환기시키는데는 좋을 것 같은 느낌이다.

현재 이직할 곳을 정해두고, 이전회사는 퇴사해서 쉬고 있는 아주 좋은 타이밍에 자신을 돌아 보며 계속 공부할 구실을 만들어주는 아주 좋은 책이었다.

개발자는 죽을때까지 공부하는거다.

특히 인공지능업계에 발을 들인 이상, 자기개발을 멈춘 순간 도태된다.

다시 한 번 느끼고... 새로 이직도 하는 상황에서 정신차리고 로드맵을 그려봐야겠다.

책도 책이지만 많은 것을 느끼게 되는 이번 리뷰였다.

[서평] 머신러닝 리스크 관리 with 파이썬

머신러닝 리스크 관리 with 파이썬 - 안정성과 신뢰성 높은 견고한 모델을 구축하는 방법
패트릭 홀 외 지음, 윤덕상 외 옮김 / 한빛미디어 / 2024년 5월

한빛미디어 <나는 리뷰어다>

활동을 위해서책을 제공받아

작성된 서평입니다.

머신러닝에서 고려해야할 내용이 법안 뿐만이 아니라, 안전성, 편향관리, 보안, 프라이버시 문제와 같이 ML의 리스크는 다양하게 존재하고 있고,

이러한 리스크를 제거하는 미묘한 접근방식의 취향으로써, 책임감 있고 지속 가능한 방식으로 ML시스템을 성공적으로 배포할 수 있도록 값진 내용들로 가득 차 있다.

내용적으로 모든 내용은 담기엔 태스크가 너무 다양하긴 하다.

이 책의 Part 2를 보면 XGBoost와 이미지 분류 모델에 대해서 이야기를 하고 있지만, 아마 이보다도 현재 한국의 동향을 살펴보면... LLM과 관련되었거나, 생성형 모델에 대한 이야기가 조금 더 궁금한 것은 사실이다.

하지만 사실 그런 내용들을 다 담기엔 책이 너무 내용이 많아질 것이고..

이러한 부분은 아예 언급되지 않는 것은 아니다. 오히려 책을 보고 그 부분들에 대해서 한번 더 생각해보는 의미있는 시간이 되었다.