태그: #ml-pipeline

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• Feature Store & MLOps 파이프라인 완전 가이드 2025: Feast, Feature Engineering, 모델 서빙

  Feature Store와 MLOps의 모든 것! Feature Store 아키텍처(Feast/Tecton/Hopsworks), Feature Engineering 패턴, MLOps 파이프라인(학습→검증→배포→모니터링), 모델 서빙(BentoML/Seldon/TFServing), 모델 레지스트리(MLflow), 드리프트 감지, A/B 테스트.

  2026-04-13 · 27 분 읽기 #feature-store#mlops#feast#feature-engineering#model-serving

• MLOps 완전 정복 가이드: ML 파이프라인부터 프로덕션 배포까지

  MLOps의 모든 것을 다루는 완전 가이드. ML 파이프라인 설계, 실험 추적(MLflow, W&B), 모델 레지스트리, CI/CD, 모델 서빙, 모니터링까지 실전 예제로 마스터합니다.

  2026-03-17 · 34 분 읽기 #mlops#ml-pipeline#kubeflow#mlflow#wandb

• 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

• 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

• 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

• MLOps 파이프라인 설계: ML 시스템 프로덕션화 완전 가이드

  Google MLOps 가이드와 공식 문서를 기반으로 MLOps 파이프라인의 핵심 구성 요소와 Maturity Model을 체계적으로 분석한다.

  2026-03-01 · 40 분 읽기 #mlops#ml-pipeline#production#mlflow

• Airflow로 ML 학습 파이프라인 오케스트레이션하기

  Apache Airflow 공식 문서를 기반으로 KubernetesPodOperator, Dynamic Task Mapping 등을 활용한 ML 학습 파이프라인 자동화 방법을 분석한다.

  2026-03-01 · 30 분 읽기 #airflow#mlops#ml-pipeline#orchestration#kubernetes