태그: #ai-platform

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• AI 코딩 에이전트 샌드박싱: 안전한 코드 실행 격리와 보안 운영 가이드

  2026년 AI 코딩 에이전트의 자율성이 높아지면서 보안 격리가 필수가 되었습니다. macOS sandbox-exec, 컨테이너 기반 격리, MicroVM 등 실전 샌드박싱 기술과 운영 가이드를 다룹니다.

  2026-03-14 · 23 분 읽기 #ai-agent#sandboxing#security#ai-platform#devops

• AI Agent 멀티에이전트 오케스트레이션 패턴: 계층형·파이프라인·스웜 아키텍처 실전 가이드

  단일 에이전트에서 멀티에이전트 협업까지 — 계층형, 파이프라인, 스웜 패턴의 설계 원칙과 LangGraph·CrewAI·AutoGen 프레임워크별 구현 방법을 실전 코드와 함께 정리한다.

  2026-03-14 · 25 분 읽기 #ai-platform#ai-agent#multi-agent#orchestration#workflow

• Staff Engineer의 기술 리더십과 영향력 확장 전략

  Staff/Principal Engineer의 역할 정의, 기술 의사결정(RFC/ADR), 영향력 확장, 멘토링, 기술 부채 관리, 엔지니어링 문화 구축 등 시니어 이상 엔지니어의 커리어 성장 전략을 다룹니다.

  2026-03-14 · 23 분 읽기 #ai-platform#staff-engineer#technical-leadership#career-growth#engineering-culture

• LLMOps 플랫폼 구축 가이드: 모델 배포, 모니터링, A/B 테스트 실전 아키텍처

  LLMOps 플랫폼의 설계와 구현을 다룹니다. vLLM/TGI 기반 모델 서빙, 토큰 사용량/레이턴시/품질 모니터링, 프롬프트 버전 관리, A/B 테스트 프레임워크, 가드레일 통합까지 프로덕션 LLM 운영의 전체 라이프사이클을 코드와 함께 구축합니다.

  2026-03-13 · 23 분 읽기 #ai-platform#llmops#model-serving#monitoring#ab-testing

• Feature Store 설계와 운영 가이드: Feast 기반 Online/Offline Store 구축·ML 피처 파이프라인 자동화

  Feature Store의 핵심 개념(Online/Offline Serving, Feature Freshness, Point-in-Time Correctness)부터 Feast 아키텍처, Feature 정의와 Entity 설계, Materialization 파이프라인, Online Store 백엔드(Redis, DynamoDB), Offline Store(BigQuery, Redshift),

  2026-03-12 · 18 분 읽기 #ai-platform#feature-store#feast#mlops#online-store

• KServe 모델 서빙 완벽 가이드: InferenceService·Canary 배포·Transformer·InferenceGraph 프로덕션 운영

  KServe를 활용한 Kubernetes 기반 모델 서빙을 다룹니다. InferenceService CRD로 모델 배포, Canary 전략으로 안전한 롤아웃, Transformer로 전후처리 파이프라인, InferenceGraph로 DAG 기반 복합 추론까지 프로덕션 운영 전략을 코드와 함께 구현합니다.

  2026-03-12 · 25 분 읽기 #ai-platform#kserve#model-serving#kubernetes#inference-graph

• Kubeflow Pipelines ML 워크플로우 오케스트레이션 실전 가이드: KFP v2 SDK부터 프로덕션 배포까지

  Kubeflow Pipelines를 활용한 ML 워크플로우 오케스트레이션을 실전 중심으로 다룹니다. KFP v2 SDK 아키텍처, 파이프라인 컴포넌트 작성, 캐싱 전략, Argo Workflows/Airflow 비교, 장애 대응까지 프로덕션 환경에서 필요한 전략을 상세히 설명합니다.

  2026-03-11 · 18 분 읽기 #ai-platform#kubeflow#mlops#pipeline-orchestration#kubernetes

• MLflow 실험 관리 완벽 가이드: 실험 추적·모델 레지스트리·배포 파이프라인 구축

  MLflow를 활용한 ML 실험 추적, 모델 레지스트리, 배포 파이프라인을 실전 중심으로 다룹니다. Tracking Server 아키텍처부터 자동 로깅, 모델 버전 관리, Kubernetes/Docker 배포까지 프로덕션 환경에서 필요한 MLOps 전략을 상세히 설명합니다.

  2026-03-11 · 18 분 읽기 #ai-platform#mlflow#experiment-tracking#model-registry#mlops

• Feature Store 구축 완전 가이드: Feast 아키텍처·온라인/오프라인 서빙·ML 파이프라인 통합

  ML 시스템의 핵심 인프라인 Feature Store를 심층적으로 다룹니다. Feast 프레임워크의 아키텍처와 구현, 온라인/오프라인 피처 서빙, 피처 엔지니어링 파이프라인 통합, Tecton 비교 분석, 프로덕션 운영 노하우까지 제공합니다.

  2026-03-10 · 20 분 읽기 #ai-platform#feature-store#feast#mlops#ml-pipeline

• Ray Serve 모델 서빙 플랫폼 구축 가이드 — 오토스케일링, 멀티모델, 프로덕션 배포

  Ray Serve의 아키텍처, LLM 모델 서빙 배포, 오토스케일링, 멀티모델 패턴, KubeRay 운영을 실전 코드와 함께 총정리합니다.

  2026-03-09 · 26 분 읽기 #ai-platform#ray-serve#model-serving#kuberay#mlops

• LLM 프로덕션 모니터링 플랫폼 비교: LangSmith·LangFuse·Arize Phoenix 실전 운영 가이드

  LLM 프로덕션 모니터링 플랫폼 3종(LangSmith, LangFuse, Arize Phoenix) 종합 비교 가이드. 트레이스 수집, 프롬프트 버전 관리, 평가 파이프라인, 비용 모니터링, 품질 대시보드 구성, 그리고 실전 선택 기준까지 코드 예제와 함께 다룹니다.

  2026-03-09 · 34 분 읽기 #ai-platform#llm-monitoring#langsmith#langfuse#arize

• Weights & Biases(W&B) 실험 관리 실전 가이드: 실험 추적부터 모델 레지스트리와 프로덕션 모니터링까지

  Weights & Biases(W&B)를 활용한 ML 실험 관리 실전 가이드. 실험 추적, Sweeps 하이퍼파라미터 튜닝, Artifacts 버전 관리, Model Registry, 팀 협업 기능까지 MLflow 비교와 함께 코드 예제로 다룹니다.

  2026-03-08 · 31 분 읽기 #ai-platform#wandb#experiment-tracking#model-registry#mlops

• NVIDIA Triton Inference Server 프로덕션 가이드: GPU 모델 서빙 최적화 전략

  NVIDIA Triton Inference Server를 활용한 GPU 모델 서빙 최적화 가이드. Dynamic Batching, Model Ensemble, TensorRT 통합, 멀티 모델 서빙, Kubernetes 배포, 성능 프로파일링과 프로덕션 트러블슈팅까지 다룹니다.

  2026-03-08 · 44 분 읽기 #ai-platform#triton#inference-server#gpu#model-serving

• 오픈소스 실시간 대화형 음성 챗봇 구축 가이드: Barge-In(응답 중단) 지원 아키텍처와 구현

  오픈소스만으로 실시간 음성 챗봇을 구현하는 종합 가이드. Silero VAD, faster-whisper, Ollama, Piper TTS를 조합한 파이프라인에 barge-in(사용자 발화 시 즉시 응답 중단) 기능을 구현하는 상태머신 설계, Python 예시 코드, 지연시간 최적화, 한국어 품질 개선 팁까지 다룹니다.

  2026-03-08 · 34 분 읽기 #ai-platform#voice-chatbot#barge-in#realtime-audio#stt

• Forward Deployed Engineer 커리어 가이드: AI 시대에 가장 빠르게 성장하는 문제해결형 엔지니어 직무

  Forward Deployed Engineer(FDE)의 실제 역할, 일반 소프트웨어 엔지니어/솔루션 아키텍트와의 차이, 필요한 역량, 커리어 성장 경로, 90일 준비 로드맵을 최신 채용 공고와 업계 사례를 바탕으로 정리한다.

  2026-03-07 · 11 분 읽기 #ai-platform#forward-deployed-engineer#career#llm#enterprise-ai

• Feast Feature Store 실전 운영 가이드: 피처 엔지니어링부터 실시간 서빙과 학습-서빙 스큐 방지까지

  Feast Feature Store의 아키텍처와 오프라인/온라인 스토어 설계, 피처 정의와 엔티티 관리, 실시간 서빙 파이프라인 구축, 학습-서빙 스큐(Training-Serving Skew) 방지 전략, 그리고 프로덕션 운영 트러블슈팅까지 다루는 종합 가이드.

  2026-03-07 · 35 분 읽기 #ai-platform#feast#feature-store#feature-engineering#mlops

• ML 모델 모니터링과 드리프트 탐지: Evidently AI + MLflow 프로덕션 운영 가이드

  Evidently AI와 MLflow를 활용한 ML 모델 프로덕션 모니터링 파이프라인 구축부터 데이터/컨셉 드리프트 탐지, 자동 재학습 트리거, 운영 트러블슈팅까지 다루는 종합 가이드.

  2026-03-06 · 36 분 읽기 #ai-platform#model-monitoring#drift-detection#evidently-ai#mlflow

• Kubeflow Pipelines v2 ML 워크플로우 자동화와 운영 가이드

  Kubeflow Pipelines v2의 아키텍처부터 KFP SDK로 ML 파이프라인 구축, 캐싱, 아티팩트 관리, CI/CD 통합, 프로덕션 운영 트러블슈팅까지.

  2026-03-06 · 19 분 읽기 #ai-platform#kubeflow#ml-pipeline#mlops#2026-03

• MLflow 2.x 실험 추적과 모델 레지스트리 운영 가이드

  MLflow 2.x의 실험 추적 설계부터 모델 레지스트리 운영, 아티팩트 관리, CI/CD 통합, 멀티테넌시, 프로덕션 배포까지 실전 가이드.

  2026-03-05 · 23 분 읽기 #ai-platform#mlflow#model-registry#2026-03

• AI 플랫폼 스택 설계: Kubeflow, MLflow, KServe 통합 운영

  AI 플랫폼 스택 설계: Kubeflow, MLflow, KServe 통합 운영를 중심으로 Why/How/When, 비교표, 트러블슈팅, 실전 코드, 퀴즈까지 한 번에 정리한 실무형 문서입니다.

  2026-03-04 · 14 분 읽기 #ai-platform#practical-guide#production