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해결하는 문제

Oracle Cloud Infrastructure(OCI) Data Science 및 AI 서비스는 강력하지만 학습하기 어려운 기능이 많습니다. 이 리포지토리는 이러한 서비스를 실제로 사용하는 방법을 보여주는 데모, 튜토리얼 및 코드 예제를 모아 놓은 것입니다. 데이터 과학자와 개발자가 더 빠르게 시작하고, 일반적인 함정을 피하며, 모델 배포, 작업, 파이프라인, LLM 지원과 같은 기능을 처음부터 모두 파악하지 않고도 적용할 수 있도록 도와줍니다.

작동 방식

프로젝트는 OCI Data Science 또는 AI 서비스의 특정 영역을 다루는 폴더로 구성됩니다. 대부분의 예제는 작업을 단계별로 안내하는 Jupyter 노트북 또는 Python/Java 스크립트입니다. 예를 들어:

• 노트북 예제는 Accelerated Data Science(ADS) SDK를 사용하여 OCI Vault에 비밀 저장과 같은 일반적인 데이터 과학 작업을 가속화하는 방법을 보여줍니다.
• Conda 환경 노트북은 일반적인 데이터 과학 작업을 위해 사전 구축된 conda 환경을 사용하는 방법을 보여줍니다.
• 랩은 기계 학습 모델 교육 및 배포에 대한 종단 간 예제를 제공합니다.
• LLM 섹션은 AI Quick Actions를 통한 노코드 옵션과 LangChain을 사용한 코드 기반 접근 방식을 포함하여 대규모 언어 모델을 미세 조정, 배포 및 평가하는 방법을 보여줍니다.
• 모델 카탈로그 예제는 배포에 필요한 score.py 및 runtime.yaml 파일을 만드는 방법을 설명합니다.
• 컴퓨팅 대상, 용량 예약 검색, 작업, 분산 교육, 파이프라인, ML 애플리케이션, 데이터 라벨링, 노트북 수명 주기 스크립트 및 피처 스토어에는 각각 전용 예제와 문서가 있습니다.

모든 예제는 OCI Data Science에서 실행되도록 작성되었으며 실용적이고 재사용 가능하도록 설계되었습니다.

대상 독자

이 리포지토리는 Oracle Cloud Infrastructure Data Science 및 AI 서비스를 사용하거나 사용할 계획이 있는 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 개발자를 위한 것입니다. 안내 튜토리얼이 필요한 초보자와 분산 교육, 파이프라인 및 ML 애플리케이션과 같은 고급 기능의 구체적인 예제를 찾는 숙련된 실무자에게 유용합니다. 또한 OCI에서 기계 학습 워크플로를 자동화하거나 프로덕션에서 모델을 배포하려는 모든 사람에게도 유용합니다.

주요 특징

• 광범위한 범위: 예제는 노트북, conda 환경, 모델 배포, 작업, 분산 교육, 파이프라인, ML 애플리케이션, 데이터 라벨링, 피처 스토어 등을 다룹니다.
• 종단 간 튜토리얼: 랩은 OCI Data Science 서비스에서 모델 교육 및 배포를 안내합니다.
• LLM 지원: 노코드 AI Quick Actions, LangChain 통합 및 직접적인 Python 코딩 예제를 포함합니다.
• 재사용 가능한 스크립트: 수명 주기 스크립트와 데이터 라벨링 스크립트는 최소한의 편집으로 사용할 수 있습니다.
• 적극적으로 유지 관리됨: 프로젝트는 커뮤니티 기여를 환영하며 피드백이나 누락된 콘텐츠에 대해 이슈를 열도록 권장합니다.