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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 52 편
MLOps & AI 모델 배포 완전 가이드 — 학습부터 서빙, 모니터링까지
AI 모델을 학습하고 배포하고 운영하는 전 과정. MLflow, Kubeflow, 모델 서빙, A/B 테스트, 드리프트 감지까지 MLOps의 모든 것.
2026-04-13 · 25 분 읽기 #mlops#ai#deployment#model-serving#monitoringFeature 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-serving2025 AI 직무 완전 지도: AI 회사부터 SI까지, 모든 AI 직군의 역할·역량·연봉 총정리
2025년 AI 직무 생태계를 완전히 해부합니다. OpenAI/Anthropic/DeepMind 채용 트렌드, FDE 800% 수요 폭증, AI Safety Engineer 45% 연봉 상승, Context Engineer 등장, 한국 SI(삼성SDS/LG CNS) AI 전환 — 15개 AI 직군별 역할, 필수 역량, 연봉, 학습 로드맵.
2026-03-23 · 88 분 읽기 #ai-careers#job-market#fde#mlops#ai-safety토스뱅크 ML Engineer (MLOps) 합격 완벽 가이드: MLFlow부터 LLM 플랫폼까지 기술스택 총정리
토스뱅크 ML Platform Team의 MLOps Engineer JD를 완전 분석합니다. MLFlow, Airflow, JupyterHub, Kubeflow, Triton Inference Server, ScyllaDB Feature Store, LLM 플랫폼까지 — 합격을 위한 기술스택 딥다이브, 면접 예상 질문 30선, 6개월 학습 로드맵.
2026-03-21 · 67 분 읽기 #mlops#ml-platform#tossbank#kubernetes#mlflow[Architecture] LiteLLM 완전 가이드: 100+ LLM 통합 서빙과 비용 관리
LiteLLM으로 OpenAI, Anthropic, Azure, Bedrock 등 100+ LLM을 하나의 API로 통합하는 방법, Proxy 서버 구축, 비용 추적, Rate Limiting, Load Balancing까지 총정리합니다.
2026-03-20 · 19 분 읽기 #architecture#litellm#llm#ai-gateway#mlopsMLOps 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#wandbAI 모델 서빙과 추론 최적화 완전 가이드: vLLM, TensorRT, Triton, Ollama
AI 모델을 프로덕션에서 효율적으로 서빙하는 완전 가이드. vLLM, TensorRT, NVIDIA Triton Inference Server, Ollama, 양자화(INT8/INT4), 배치 처리, 지연 최적화까지 실전 예제로 마스터합니다.
2026-03-17 · 29 분 읽기 #mlops#model-serving#vllm#tensorrt#tritonMLOps & 모델 라이프사이클 완전 정복: MLflow, DVC, LLMOps까지
MLOps 성숙도 모델부터 MLflow 실험 추적, DVC 데이터 버전 관리, 피처 스토어, LLMOps까지 실전 ML 파이프라인 완전 가이드입니다.
2026-03-17 · 26 분 읽기 #mlops#mlflow#dvc#llmops#피처스토어DevOps/SRE 완전 정복: CI/CD부터 Kubernetes, MLOps까지
DevOps와 SRE의 핵심 개념부터 Kubernetes 운영, AI/ML 워크플로우 자동화까지 실전 코드와 함께 완전 정복합니다.
2026-03-17 · 19 분 읽기 #devops#sre#kubernetes#ci-cd#mlopsAI 시대 생존 가이드 5편: 데이터 사이언티스트의 미래 - 위기인가, 기회인가?
AutoML과 LLM이 기존 데이터 과학 업무를 자동화하는 시대, 데이터 사이언티스트의 생존 전략과 발전 방향을 안내합니다. 단순 분석을 넘어 AI 제품을 만드는 전문가로 성장하는 로드맵을 제시합니다.
2026-03-17 · 24 분 읽기 #career#data-scientist#ai-era#career-transition#mlopsAI 시스템 설계 완전 가이드: LLM 서비스부터 MLOps 아키텍처까지
AI 시스템을 프로덕션 수준으로 설계하는 완전 가이드. 실시간 추론 시스템, 벡터 검색 인프라, LLM 서비스 아키텍처, 데이터 파이프라인, 모니터링 시스템 설계까지 실전 아키텍처로 배웁니다.
2026-03-17 · 37 분 읽기 #system-design#ai-infrastructure#llm#mlops#architectureLLMOps 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-testingFeature 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-storeKServe 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-graphKubeflow 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#kubernetesMLflow 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#mlopsFeature 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-pipelineRay 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#mlopsWeights & 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#mlopsFeast 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