네트워킹데이 모의날 정리

SOTA에서 모듈만 가져와서 활용한다

sliding window
각 문제, 변수마다 EDA를 모두 봤다. 이게 feature engineering 인듯.
다양한 모델 활용
결과를 hard voting하고 좋았던 모델끼리 soft voting

OCR 1조꺼 git clone 해서 docker로 상용화 한 것 같다. 한번 해봐야 할듯.

CIFAR-10 등으로 미리 pretrained를 했었더라면..
opt 4조 ppt 공유 부탁이랑 prouning 물어보기

프로젝트 데이터로 학습한게 아니라 CIFAR-10으로 학습함. 32*32이니까 별로 안걸려서 NAS로 10만개 정도 찾고 쓸만한 모델 1000개 정도를 찾았다. 제대로 된 모델을 찾아서 2000에폭.

milestone이 다같이 하나의 목표를 가지고 하는걸 기간 단위로 하는 듯.
이미지 각도 pytesseract

streamlit library
확장성은 flask에 비해 떨어지지만 다양한 프로토타입 적용 가능. 이걸로만 다 해결했다고 함.
inference 2.7초, 모델 로드 0.9초. 누를때 로드하고 inference하는 방식으로 해야 사람 많아도 감당이 되어서 했다.

dkt 2조. 깃허브에 devops 관련 올려준다고 하심
쿠버네틱스나 큐플로우 같은 툴. 오케스트레이션 툴.

사진을 서버에 저장해서 불러와야 한다.
DKT 강의에 서빙 있다.