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개요Kubeflow는 Kubernetes 환경에서 머신러닝 워크플로우를 자동화하고 운영할 수 있도록 지원하는 MLOps 플랫폼입니다. 모델 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 파이프라인 구성, 배포까지의 과정을 클라우드 네이티브하게 실행할 수 있으며, 대규모 분산 학습과 재현 가능한 실험 관리를 위한 최적의 도구로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의Kubeflow는 "머신러닝을 Kubernetes 위에서 쉽게 운영할 수 있도록 한다"는 목표로 Google이 주도하여 시작한 오픈소스 프로젝트입니다. 컨테이너 기반으로 머신러닝 파이프라인을 관리하고, 파드(Pod) 단위로 리소스를 효율적으로 배분하여 확장성과 이식성을 극대화합니다.2. 특징 구분 설명 예시 클라우드 네이티브Kubernetes와 완전 통합된 구조..

개요MLflow는 머신러닝 라이프사이클 전반을 관리하는 오픈소스 플랫폼으로, 실험 추적, 모델 저장 및 배포, 파이프라인 자동화 등을 지원하는 MLOps 핵심 도구입니다. 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 반복적인 실험과 모델 배포를 체계적이고 재현 가능하게 만들 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 MLflow의 핵심 구성 요소와 사용 사례를 소개합니다.1. 개념 및 정의MLflow는 Databricks에서 개발한 머신러닝 운영 자동화(MLOps) 플랫폼입니다. 머신러닝 실험을 체계적으로 관리하고, 모델을 버전별로 저장하며, 다양한 환경에서 재사용 가능한 형태로 모델을 배포할 수 있도록 설계되었습니다. 파이썬, R, Java 등을 지원하며, 클라우드 및 온프레미스 환경에서 유연하게 운용됩니다.2. 특징 구분..