Excellence Sharing Growth

2018. 10. 11-12 COEX Grand Ballroom, Seoul

Scroll icon
See you next year!

DEVIEW 2018 행사가 종료되었습니다.

발표 영상과 자료를 지금 확인해보세요.

WATCH VIDEOS
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진
2018 DEVIEW 행사 사진

SESSIONS

강연 목록

강연자 사진
강연 분야
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
강연 내용
이 세션에서는 딥러닝 모델을 실제 서비스하는 방법에 대해 실제 경험을 바탕으로 노하우와 팁을 공유합니다. 업데이트된 모델을 안정적으로 배포하는 방법과 롤백, 인퍼런스 오류를 어떻게 대처할지, CPU로 서빙할지 GPU로 서빙할지, 늘어나는 트래픽을 어떻게 대처할지, 서빙을 위한 플랫폼 설계 노하우와 성능 향상을 위한 모듈화, 구현하면서 맞닥뜨렸던 문제들과 고군분투하여 찾은 노하우들 그리고 몇 주간의 삽질로 찾은 안되는 설계와 엔지니어링 측면에서 범하기 쉬운 설계 오류와 실제 성능 테스트 결과 등을 알려드립니다.
목차
1. 문제
  • 모델은 있는데 서버가 없네
  • 다른 사람들은 어떻게 제공하고 있나
2. 해결을 위한 설계 - 학습과 서빙을 위한 시스템 설계 사례
  • 인퍼런스 요청 모듈화하기
  • 어떤 플랫폼을 사용해서 서빙할까 - 인퍼런스 서빙 시스템 아키텍처
  • 인퍼런스 시스템의 라이프사이클
3. AiSP(AI Serving Platform)를 만들어 해결해보기
  • 인퍼런스 서버 만들기
  • 인퍼런스 프로트엔드 만들기
  • 딥러닝 모델 배포 플로우
  • 인퍼런스 트래픽을 컨테이너로 스케일아웃 하기
  • 모델 관리하기와 데이터 관리하기
  • 인퍼런스 예외 처리
4. 만들어진 딥러닝 서빙 플랫폼은 이런 모습
  • 노트북/특정 장비에서 띄우기
  • 네이버의 IQE, C3 플랫폼을 사용해 띄우기
5. 딥러닝 인퍼런스 성능 측정 및 모니터링
  • 성능에 나타난 인퍼런스 요청의 특징
  • 실제로 모니터링하는 지표들 살펴보기
강연자
현동석 양은숙
강연자 사진
강연 분야
  • 머신러닝
  • AI
  • 인프라
강연 제목
NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
강연 내용
Clova AI 조직에서 사용하고 있는 클라우드 머신러닝 플랫폼인 NSML과, 이를 활용한 NSML AutoML에 대해서 이야기하고자 합니다. NSML에 대한 간략한 소개와, NSML을 사용함으로써 생겨난 긍정적인 변화들, 그리고 이를 이용해서 개최한 사내/외 대회 등에 대해서 소개합니다. 또한, NSML을 통해서 모델 학습부터 서빙까지 가는 workflow와 실제 사례에 대해서 소개합니다. 또한, NSML AutoML에 대한 소개와 실제 데모, 그리고 이를 실제 모델에 적용해 본 사례 등을 공유하고자 합니다.
목차
1. NSML 소개 
  • NSML 시스템의 목표 
  • 기본 구조 및 개발 이슈 
  • NSML을 사용해서 달라진 점 
2. NSML as a service 
  • NSML for cooperation (팀 내 사용) 
  • NSML for competition (사내/외 해커톤) 
  • NSML for deploying (wavenet을 이용한 음성 합성) 
3. NSML AutoML 
  • AutoML이란? 
  • NSML을 이용해서 사람보다 뛰어난 AutoML 만들기
강연자
김민규 김진웅
강연자 사진
강연 분야
  • 웹
  • 기타
강연 제목
Modern C++ 무조건 써야해?
강연 내용
다들 Modern C++를 적극적으로 사용하고 계신가요? 우리는 C++98 버전까지를 classical C++, 그 이후 버전부터 3년 단위로 릴리즈되는 C++ 표준을(C++11 / C++14 / C++17 / C++20...) Modern C++라고 부르고 있습니다. 생각보다 빨리 찾아오는 3년 주기는 우리에게 새로운 표준 feature들을 안겨주는데 우리는 이걸 써야 할지, 말아야 할지, 신규 코딩에만 적용할지, 기존 코드도 모조리 리팩토링을 해야 할지 고민하게 됩니다. 혹은 아직도 classical C++만 고집할 수도 있죠. 크로미움은 C++를 가장 활발히 사용하고 있는 오픈 소스 프로젝트 중 하나입니다. 이들은 오픈 소스 커뮤니티에서 공개된 논의를 통해 c++11, c++14 feature 하나 하나씩 면밀히 검토하였습니다. 또 C++17도 검토가 시작되었죠. 이 세션은 크로미움 커뮤니티에서 검토된 modern c++ feature들을 소개합니다. 어떤 feature를 허용하는지, 허용하지만 코딩 시 조심히 다루어야 할 부분이 무엇인지, 혹은 어떤 feature를 허용하지 않으며 그 이유가 무엇인지 소개하려고 합니다. 이를 통해 c++ 개발자들이 어떤 feature들을 선호하고, 기피해야 할지 개개인의 고민을 덜어주고자 합니다.
강연자
신미영
강연자 사진
강연 분야
  • 인프라
  • 기타
강연 제목
쿠팡 서비스 Cloud Migration을 통해 배운 것들
강연 내용
지난 몇 년간 쿠팡 서비스는 마이크로 서비스 아키텍쳐로의 변경과 클라우드 환경으로 이전 등으로 인해 많은 변화를 겪었습니다. 특히 2017년에는 단 기간에 수백개의 마이크로 서비스를 클라우드로 이전하면서 새롭고 다양한 문제들을 만났고 이를 극복하기 위해 많은 노력을 했습니다. 이번 세션에서는 무중단으로 클라우드 환경으로 이전하기 위해서 준비 했던 계획들, 이전하면서 발생했던 예상하지 못했던 문제들, 클라우드 환경에서 새롭게 만난 문제들과 다양한 장애들 그리고 이러한 문제들을 해결하기 위해 쿠팡 내부에서 만들어낸 해결책과 아직 풀지 못한 고민에 대해서 이야기 나누려고합니다.
목차
1. 클라우드 이전 계획 및 선행 프로젝트
  • 이전 원칙 : Availability, Scalability, Performance
  • 이전 방법 : Roman Riding
  • Continer Service 도입
  • CI / CD pipeline
  • Log Collecting / Monitoring / Alert
  • Performance Visualize
  • 인프라 및 보안
2. 클라우드 이전 과정
  • Roman Riding : Database
  • Roman Riding : Application
  • Database 의 확장성
  • 예상치 못한 문제들 : Load Balancer
  • 예상치 못한 문제들 : Storage
  • 예상치 못한 문제들 : 각종 Split Brain 상황
  • 비용 최적화 프로젝트
  • Auto Scaling 과 장애
3. 아직 풀지 못한 문제들
  • 복잡해지는 서비스와 전파되는 장애
  • 12 Factors App
  • 테스팅 테스팅 테스팅
대상
  • AWS 등 퍼블릭 클라우드 환경으로 이전을 계획 중인 분
  • 클라우드 환경에서 개발 할 때 주의 해야하는 것들에 대해 궁금 하신 분
강연자
양원석
강연자 사진
강연 분야
  • 빅데이터
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
강연 내용
이 세션에서는 온라인 광고 시스템의 전통적인 클릭 예측(click prediction) 문제를 설명하고, 고성능의 예측 및 대용량의 온라인 예측 문제를 해결하기 위해 네이버 광고에서 시도한 모델링 및 엔지니어링 접근 방식을 설명합니다.
목차
1. 온라인 광고 시스템의 주요 문제들 
  • 클릭 예측 문제 
  • 온라인 서빙과 차원의 저주 
2. 모델 구조 
  • 후보군 생성을 위한 추천 시스템 
  • 임베딩 모델 성능과 서빙 성능 간의 tradeoff 제어 
  • Preference와 similarity를 함께 학습하기 
3. 서빙 구조 
  • Approximate Nearest Neighbor search와 cold start 문제 
  • 솔루션 비교: Clipper vs. TensorflowServing 
  • I/O size 변화에 따른 성능 변화 
  • CPU 기반 vs GPU 기반 prediction 비교 
강연자
김윤중 임지훈
강연자 사진
강연 분야
  • 모바일
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
모바일 키보드, 스마트보드에 AI 적용하기
강연 내용
모바일에 머신러닝을 적용한다는 것은, 모델을 그냥 가져오는 작업이 아닌 전/후처리, 컨버팅, 최적화 등 일련의 모델링만큼 큰 프로세스이며, 이 과정을 소개하고자 합니다. 최근 화두로 떠오르는 AI를 실제 모바일 앱에 넣는다는 것은 어떤 경험일까요? 연구를 통해 나온 모델을 실제 프로덕트에 넣는 것은 생각보다 어려운 과정이고 잘 찾아볼 수 없는 사례이기도 합니다. 본 세션에서는 스마트보드팀에서 산학과제 (SNUT)를 통해 연구한 알고리듬과 사내 오타보정 챌린지를 통한 모델을 융합하여 서비스에 넣는 과정에서 나온 다양한 경험과 고충을 공유하고자 합니다.
목차
  • 가상키보드 오타보정, AI로 가능할까?
  • 모바일에서의 AI, 어디까지 가능한가
  • 모바일에서 모델을 컨버팅하여 사용해보자
  • 전/후 처리를 통한 프로덕션화 준비
  • AI를 사용했더니?
대상
  • 실제 모바일 서비스에 ML을 적용하고자 하는 개발자
강연자
이승윤
전체 Schedule 보러가기

PARTNERS

  • baidu
  • carnegie mellon university
  • logo_coupang
  • google
  • hyper connect
  • imply
  • labs
  • labs europe
  • line
  • lunit
  • naver
  • naver business platform
  • nvidia
  • samsunginternet
  • superb ai
  • theori
  • udacity
  • urbanbase

LOCATION

장소
코엑스 그랜드볼룸 (Coex Grand Ballroom)
주소
서울 강남구 영동대로 513 코엑스, (지번) 삼성동 159 코엑스
연락처
02-6000-0114

그랜드볼룸은 봉은사 맞은편 코엑스 1층 북문 쪽에 위치해 있습니다.
지하철 이용 시 9호선 봉은사역 7번 출구를 이용하시거나 삼성역 6번 출구를 이용하시면 됩니다.

교통정보 더보기 >

DEVIEW 2018에 관하여 더 궁금한 점이 있다면?

FAQ 보러가기