From 4856c2bec26a972a4d6a1507ce5779f8a8cae08d Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Dayoung Kang <93754504+riverallzero@users.noreply.github.com>
Date: Mon, 18 Dec 2023 10:28:54 +0900
Subject: [PATCH] edit XGGoost to XGBoost (#122)

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 docs/introduction/component.md | 2 +-
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@@ -56,7 +56,7 @@ contributors: ["Youngcheol Jang"]
  모델 서빙(Model serving)은 상용 환경에 모델을 배포하고 서빙하기 위한 다음과 같은 기능들을 제공합니다.
 
 - 저 지연 추론과 고가용성 추론 기능 제공
-- 다양한 ML 모델 서빙 프레임워크 지원(Tensorflow Serving, TorchServe, NVIDIA Triton, Scikit-learn, XGGoost. etc)
+- 다양한 ML 모델 서빙 프레임워크 지원(Tensorflow Serving, TorchServe, NVIDIA Triton, Scikit-learn, XGBoost. etc)
 - 복잡한 형태의 추론 루틴 기능 제공, 예를 들어 전처리(preprocess) 또는 후처리(postprocess) 기능과 최종 결과를 위해 다수의 모델이 사용되는 경우를 말합니다.
 - 순간적으로 치솟는 추론 요청을 처리하기 위한 오토 스케일링(autoscaling) 기능 제공
 - 추론 요청과 추론 결과에 대한 로깅 기능 제공