[AI Engineer 파티 문제 출제]

AI Engineer가 해결해야할 핵심적인 Task, Machine Learning Serving Pipeline 구축이 출제할 문제입니다.

요구사항1. Serverless API(Google Functions, Azure Functions, AWS Lambda)로 머신러닝 모델 CPU 서빙

요구사항2. 데이터셋은 Google BigQuery에 적재하고 꺼내서 사용

요구사항3. 학습 실험 관리 Opensource(Microsoft NNI, Google Adanet, Optuna 등)를 사용하여 AutoML 수행

요구사항4. 학습이 완료되면 Model Validation을 자동으로 수행해서 지금 서빙되고 있는 모델보다 우수한지 자동으로 검증

요구사항5. 모델리스트가 관리되어야 하고, 선택적으로 배포 및 롤백이 가능함

요구사항6. 모든 코드는 Pylint 가이드에 맞춰 깔끔함을 유지 (PEP8, Google Style 등)

서빙할 딥러닝 모델은 뭐든 상관없습니다. MNIST, 얼굴 인식, Object Detection

문제 푸는 기간: 2주
문제 제출 마감: 2019-09-08 14:00:00 (GMT+9)
제출 내용:
1) Github repo link
2) Serverless API Call example (Curl)

파티 일정: 2019-09-10 화요일 저녁 7시 이태원