Jupyter 이후의 MLOps 파이프라인: MLflow 실험 관리부터 드리프트 대응까지
PoC 단계에서 멈추는 AI 모델의 한계를 극복하고, 실제 서비스 환경에 안정적으로 배포하는 MLOps 전 과정을 안내합니다. MLflow를 활용한 실험 관리부터 모델 드리프트 감지 및 자동 재학습까지, 엔지니어링 관점의 완벽한 운영 로드맵을 제시합니다.
6월 6일
Terraform과 Kubeflow로 MLOps 파이프라인 자동화하기
AI 모델 개발부터 프로덕션 배포까지의 전 과정을 코드로 관리하는 IaC 원칙을 소개합니다. Terraform으로 인프라를 프로비저닝하고, Kubeflow로 워크플로우를 정의하여 반복 가능하고 안정적인 MLOps 시스템을 구축하는 실전 청사진을 제시합니다.
6월 6일
Jupyter 이후의 MLOps 구축: CI/CD, 모델 레지스트리, 드리프트 감지
AI 모델을 연구실 수준에서 프로덕션 레벨로 옮기는 과정이 막막하신가요? 이 가이드는 MLOps의 핵심 원리부터 Kubeflow를 활용한 완전 자동화 파이프라인 구축 방법, 그리고 운영 단계의 Drift 감지 로직까지, 시니어 엔지니어가 알아야 할 실전 아키텍처 로드맵을 제시합니다.
5월 17일