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# System prepended metadata

title: Jubo Final Presentation

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2023/08/25

# 各自進度

## Tony & Sky
- ML lifecycle
    - data version control
    - modeling, huggingface model
    - stress test
    - deployment


## Vincent
### Patient Record Auto Summary
- Data
    - Airflow -> build pipeline

- Model 
    - 一般交班紀錄 -> mt5
    - SBAR 交班紀錄 -> llama

## Cody
- Backend dev lifecycle
    - TDD (Testing Driven Development)
    - GitLab CI/CD: With ClusterFuzz
    - Deploy with kustomize

:::info
* 相似：
    * MLP (data, model) -> Vincent, Sky, Tony
    * Testing (CI/CD, deployment) -> Cody, Sky, Tony
:::

# 報告內容

- Topic: ML & Backend開發平台的自動化、部署、測試
    - Introduction (2 pages
        - 成員簡介
        - 介紹專案的重要性以及商業價值
    - AI platform
        - ML lifecycle: data version control, modeling, stress test, deployment
        - Case study: text summarization, text generation
        - Wix website demo: https://www.jubo-ai.com/
        - 多一點應用&可以改善的場景
        - NLP&ML相關名詞可以忽略
        - 可以分享自己遇到的困難點&解方
        - 目的、價值、困難點、未來可以應用在哪裡
    - Backend development
        - test driven development
        - ClusterFuzz
        - 太 technical，因為聽眾未必聽得懂
        - 示意圖
        - 價值是什麼 -> 對公司的價值、後續可應用的場景
        - 有點太難理解
        - 可以分享自己遇到的困難點、
    - Summary (2~3 pages
        - 總結：比較差異
        - 實習後對長照的啟發: 不在乎造成疾病的原因，不管哪個產業都專注在獲利能力:0
        - 心得
        - 回顧picture&貢獻

# 分工
- Introduction: Tony
- MLP: Vincent (Case study), Sky (ML lifecycle)
- Backend: Cody
- Summary: 各自打 & Cody報告


# 簡報連結
https://gamma.app/docs/-y0cwomxsnx97u9c


# 報告形式
17 mins
- Requirement: https://drive.google.com/file/d/13yN2oWwl3h1aYu2HvD305C3rUvMPhU6G/view?usp=sharing

- 估時
    - Introduction: 3 mins
    - ML lifecycle: 4 mins
    - Case Study: 4 mins
    - Backend development: 4 mins
    - Summary: 2 mins

# Follow up

Phase 1: 簡報內容大致完成 & 給修改建議
8/29 (二) 11:00 a.m.

Phase 2 Rehearsal（問mentor）
8/31 (四) 11:00 a.m. & 2:00 p.m.

# TODO
1. 問自己mentor禮拜四rehearsal要不要來
2. 修改自己的部分 -> 多一點應用&心得
3. 處理Summary

# Feedback

1. 講話速度偏快 -> 精煉一些說詞，可以放一些到簡報上，放慢語速 100~120 words / min
2. chart instead of table -> summary的部分，利用MLP去訓練模型具體長怎樣
3. 多一些例子去說明
4. cli & TDD多一些範例
5. ML model 步驟，從人的角度出發，把 lifecycle 走完


