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Author: kimcando

_posts/2022-03-21-mlflow_튜토리얼.md

@@ -75,7 +75,7 @@ MLOps는 머신러닝이 적용된 기능을 서비스에 적용하기 위해 
 동료분들과 의사결정을 나누게 될텐데요. 실험이 많아질수록 효과적인 실험 관리 및 공유의 편리성은 더욱 중요해지죠.
 이러한 수요 아래에 이미 여러 유료 및 무료버전의 여러 실험 관리 툴이 만들어졌는데요. 대표적으로 weight & bias 가 떠오르실거에요.
 하지만 weight & bias 경우 무료 개인 계정으로는 사용 가능한 팀 프로젝트가 1개로 제한되어 있고, 회사에서 사용하려면 이용료를 지불해야해요.
-`MLlow` 는 간편한 실험 관리 및 간단한 배포 기능을 제공해주는 end-to-end machine learning lifecycle
+`MLflow` 는 간편한 실험 관리 및 간단한 배포 기능을 제공해주는 end-to-end machine learning lifecycle
 관리해주는 오픈소스 플랫폼이에요.
 
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@@ -84,12 +84,12 @@ MLOps는 머신러닝이 적용된 기능을 서비스에 적용하기 위해 
 
 ![concept](https://user-images.githubusercontent.com/40655873/159262721-38836997-1865-449e-99f8-aa1bd2133470.png)
 
-* MLlow tracking : 파라미터와 결과를 비교하기 위해 실험 결과 저장
-* MLlow projects: 머신러닝 코드를 재사용하고 재현 가능한 형태로 포장. 포장된 형태를 다른 협업자에게 공유 및 프로덕션에 반영
-* MLlow model registry : MLflow model에 사용되는 전체적 라이프 사이클에 관여하는 모델 저장소, API 및 UI 기능 관리
-* MLlow models: 다양한 ML 라이브러리에서 모델을 관리하고 배포, serving, 추론
+* MLflow tracking : 파라미터와 결과를 비교하기 위해 실험 결과 저장
+* MLflow projects: 머신러닝 코드를 재사용하고 재현 가능한 형태로 포장. 포장된 형태를 다른 협업자에게 공유 및 프로덕션에 반영
+* MLflow model registry : MLflow model에 사용되는 전체적 라이프 사이클에 관여하는 모델 저장소, API 및 UI 기능 관리
+* MLflow models: 다양한 ML 라이브러리에서 모델을 관리하고 배포, serving, 추론
 
-더 자세한 사항은 [MLlow](https://www.mlflow.org/docs/latest/concepts.html) 공식 사이트에서 확인해주세요 :)
+더 자세한 사항은 [MLflow](https://www.mlflow.org/docs/latest/concepts.html) 공식 사이트에서 확인해주세요 :)
 
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@@ -331,6 +331,6 @@ MLflow 문서를 보면 많은 기능들이 이미 제공되어 있으니 [공
 
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