[Week 16 - 2] BoostCamp AI Tech

1. 오늘 한 일

- level 2 MovieRec SASRec 모델 최종 inference

- level 3 최종 프로젝트 회의

- level 3 SLIMElastic 베이스라인 코드 작성

 

 

2. 학습 내용 정리

- Recbole 사용방법

1. Dataset 정의
2. overall.yaml, {dataset_name}.yaml, {model_name}.yaml 정의
3. run_recbole.py, trainer.py, utils.py 등 학습에 필요한 파일 수정
4. run_recbole.py 실행으로 학습

- 해야할 일

• inference 코드 생성 필요
• 베이스라인 코드 실행 후 metric 확인 후 선택

 

3. 회고

 level 2 DKT, level 2 MovieRec을 진행하는 동안 프로젝트에 집중하느라 하루정리 등을 잘 하지 못했다.

는 핑계긴 하다.

 

 하려고 하면 할 수는 있었을 것 같다.

팀원이 바뀌고 팀 내 바뀐 규칙들과 환경등에 적응하는데 며칠이 걸렸고, 어렵게 적응이 끝나고 난 뒤에는 협업이라는 것에 적응이 필요했다. level 1에서는 아무래도 각자 공부하는 것이 더 중심이 되었었고, 프로젝트 또한 각자 공부한 것을 시험해보는 정도에 그쳤다. 협업 보다는 지식의 확인 수준의 프로젝트로 생각해도 무방하지만 혼자 진행하는 데에 속도나 질적인 측면에서 문제가 생겨 협업이라는 것이 얼마나 중요한지를 깨닫는 것만 해도 충분한 의의가 있을 것이라 생각된다.

 또, 다른 팀들을 보면 협업툴을 사용하거나 깃헙, 노션 등을 활용해 일정과 진행상황을 공유하는 듯 체계적인 듯한 모습을 보이는 팀들이 많아 '다음번에는 나도 저렇게 해야지'라고 마음 먹었었다.

 

 그러나 실제로 level 2 프로젝트를 진행하면서 겉으로는 번지르르하게 보이는 저러한 것들이 제대로 의미를 갖게 되려면 팀원 각각의 개별적 이해와 정성 등이 필요하다는 것을 깨달았다. 아무래도 이만큼 제대로 협업이라는 것을 해본 팀원이 없었기에 환상적인 계획이 그저 환상이 될 뿐이었다.

 

 level 2가 마무리 되어가고 level 3 최종 프로젝트를 앞둔 지금, 아직도 협업이 어렵다. 지식적인 측면 뿐만 아니라, 용어의 혼동, 어휘력, 표현력 등을 포함한 부족한 설명력, 상이한 이해력 등이 머리를 어지럽힌다. 

 

 매 프로젝트마다 1등을 한 조의 발표를 보면 항상 같은 생각이 든다. 첫번째는 '와 발표자료 잘만들었다.', 두번째는 '역시 협업관리가 잘됐다.' 발표자료는 하면 한다. 어려울만한 일은 아니다. 하지만 협업관리는 늘 생각하는 대로 경험적인 측면에서 역량이 차이나는 것 같아 아쉽기도 하지만 한편으론, 나도 경험이 쌓이면 저렇게 될 수 있는거 아닌가 하며 위안 삼는다. 

 

 목표는 언제나처럼 ML 엔지니어, 데이터사이언티스트, 프론트엔드, 백엔드.. 이런 직무가 아니라 그들의 업무와 시스템을 총관리를 할 수 있는 위치이다. 그러한 직무가 따로 있는건지 MLOps가 그런 의미인지는 아직도 불분명하지만, 저 위치까지 빠른 시간 내에 도달할 수 있다면 그 후 나의 커리어는 무궁무진해질 것이다. 그러기 위해서 남들보다 하나 더, 하나씩만 더 해보자.

 

 그러기 위해선 구체적으로 일단 지금 맡은 모델링 부분 먼저 확실하게 만들어 놓도록 하자. 그 후에 모델 서빙, 백엔드, 프론트엔드 순으로 팀에 기여해보자. 실질적으로는 병행하는 형태가 되겠지만, 좀 더 집중하려면 모델 먼저 완성하도록 하자.

 

나무를 보지 않고는 숲을 알 수 없지 않은가
숲을 알려면 나무를 먼저 보자