[PART 1 분산 머신러닝 시스템의 배경지식]
CHAPTER 01 분산 머신러닝 시스템 소개
_1.1 대규모 머신러닝
_1.2 분산 시스템
_1.3 분산 머신러닝 시스템
요약

[PART 2 분산 머신러닝 시스템의 설계 패턴]
CHAPTER 02 데이터 수집 패턴
_2.1 데이터 수집이란?
_2.2 Fashion-MNIST 데이터셋
_2.3 배치 처리 패턴: 제한된 메모리로 무거운 연산 실행하기
_2.4 샤딩 패턴: 매우 큰 데이터셋을 여러 워커에 분산시키기
_2.5 캐싱 패턴: 효율적인 학습을 위해 데이터 재활용하기
요약

CHAPTER 03 분산 학습 패턴
_3.1 분산 학습이란?
_3.2 파라미터 서버 패턴: 8백만 개의 유튜브 영상에 태그 달기
_3.3 집합 통신 패턴: 파라미터 서버가 병목이 되지 않도록 개선하기
_3.4 탄력성 및 내결함성 패턴: 제한된 연산 자원으로 인한 실패 대응하기
요약

CHAPTER 04 모델 서빙 패턴
_4.1 모델 서빙이란?
_4.2 레플리카 서버 패턴: 늘어나는 요청량 처리하기
_4.3 서비스 샤딩 패턴: 고해상도 영상을 처리하는 대규모 모델 서빙 다루기
_4.4 이벤트 기반 처리 패턴: 이벤트 기반으로 모델 서빙하기
요약

CHAPTER 05 워크플로 패턴
_5.1 워크플로란?
_5.2 팬인 및 팬아웃 패턴: 복잡한 머신러닝 워크플로 체계화
_5.3 동기 및 비동기 패턴: 병렬성으로 더 빠르게 처리하기
_5.4 스텝 메모이제이션 패턴: 반복되는 작업 생략하기
요약

CHAPTER 06 운영 패턴
_6.1 머신러닝 시스템 운영하기
_6.2 스케줄링 패턴: 공유 클러스터 자원을 효과적으로 할당하기
_6.3 메타데이터 패턴: 실패를 적절히 처리하는 방법
요약

[PART 03 분산 머신러닝 시스템 구축]
CHAPTER 07 실습 프로젝트 둘러보기
_7.1 프로젝트 개요
_7.2 데이터 수집 단계
_7.3 모델 학습 단계
_7.4 모델 서빙 단계
_7.5 전체 워크플로 구조
요약

CHAPTER 08 실습 관련 기술 둘러보기
_8.1 텐서플로: 머신러닝 프레임워크
_8.2 쿠버네티스: 분산 컨테이너 관리 시스템
_8.3 쿠브플로: 쿠버네티스 머신러닝 워크로드 관리 시스템
_8.4 아르고 워크플로: 컨테이너 기반 워크플로 엔진
요약

CHAPTER 09 실습 프로젝트
_9.1 데이터 수집
_9.2 모델 학습
_9.3 모델 서빙
_9.4 전체 워크플로
요약