Kubernetes 이야기

MLOps 파이프라인은 AI/ML 모델을 만들고 유지 관리하는 프로세스를 자동화하는 일련의 단계이다. 즉, 데이터 과학자는 실험을 구축하는 동안 여러 개의 노트북을 만들고 자연스럽게 다음 단계는 실험에서 생산 준비가 된 코드로 전환하는 것이다. 모델을 생성할 때마다 노트북을 수동으로 실행한다면 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 확장할 수 없다. Kubeflow에서는 KTP ( Kubeflow Pipelines ), MLFlow, Seldon Core를 사용하여 고급 MLOps 파이프라인을 구축할 수 있다. MLOps 프로세스는 기본적으로 실험과 실현이라는 두 가지 주요 단계로 나누어진다. 실험 중에 데이터 과학자는 많은 아이디어를 생성하고 검증하는 데 집중한다. 반면 두 번째 실현 단계에서는 가..