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개요TFX(TensorFlow Extended)는 TensorFlow 기반의 엔드투엔드 머신러닝(ML) 파이프라인 플랫폼으로, 데이터 준비부터 모델 배포까지 전체 ML 워크플로우를 자동화하고 관리합니다. 대규모 프로덕션 환경에서 안정적이고 반복 가능한 ML 운영(MLOps)을 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의TensorFlow 기반의 프로덕션 ML 파이프라인 플랫폼구글 개발목적데이터 처리, 학습, 검증, 배포까지 자동화엔드투엔드 지원필요성ML 모델의 프로덕션 운영 효율성 확보MLOps 핵심 구성요소산업 현장에서 재현성과 확장성을 보장하는 플랫폼입니다.2. 특징특징설명비교엔드투엔드 지원데이터 준비~모델 배포까지 지원Airflow, Kubeflow 등과 통합 가능표준화재현성과 일관된 파..

개요AI/ML 모델을 실제 서비스 환경에 배포하고 운영하는 과정은 단순한 학습(training)보다 더 복잡하고 까다롭습니다. 특히 확장성, 안정성, 보안, 표준화된 관리가 필수적입니다. 이를 해결하기 위해 CNCF 산하 Kubeflow 프로젝트의 일부로 개발된 KServe는 Kubernetes 네이티브 방식의 모델 서빙 프레임워크로, AI/ML 모델 운영을 단순화하고 표준화합니다.1. 개념 및 정의KServe는 Kubernetes 상에서 머신러닝 및 딥러닝 모델을 효율적으로 배포, 확장, 관리할 수 있는 오픈소스 서빙 프레임워크입니다. 다양한 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, XGBoost 등)에서 학습된 모델을 손쉽게 서빙할 수 있도록 지원합니다.주요 목적은 확장 가능한 모델 서빙과 운..

개요AI 엔지니어링(AI Engineering)은 인공지능 모델을 실제 서비스 및 제품에 안정적이고 지속 가능하게 적용하기 위한 종합적인 엔지니어링 접근법이다. 이는 단순한 모델 개발을 넘어, 운영 환경에서의 지속적 개선, 자동화된 배포, 거버넌스 및 모니터링 등을 포괄한다. 특히 MLOps, 신뢰 가능한 AI, 반복 가능한 학습 파이프라인 등이 중심 요소로 부각되고 있다.1. 개념 및 정의AI 엔지니어링은 AI 모델을 산업 현장에 실제로 통합하고 운영하기 위한 기술, 프로세스, 도구의 총합이다.목적: AI 모델의 일관된 개발, 검증, 배포 및 운영 체계화필요성: PoC 단계를 넘어 실제 프로덕션 환경에서의 안정적 운영 필요성 증가핵심 개념: 지속 가능한 모델 관리, 운영 자동화, 모델 신뢰성 확보2. ..

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..

개요MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발(ML Development)과 운영(IT Operations)을 통합하여 모델의 배포, 모니터링, 유지보수를 자동화하는 접근 방식입니다. 이를 통해 머신러닝 모델을 더욱 신속하게 배포하고, 안정적으로 운영할 수 있으며, 지속적인 개선과 최적화를 가능하게 합니다. 본 글에서는 MLOps의 개념, 핵심 원칙, 주요 도구, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. MLOps란 무엇인가?MLOps는 머신러닝 모델을 운영 환경에 원활하게 배포하고 지속적으로 유지할 수 있도록 지원하는 방법론입니다. DevOps와 유사하게, MLOps는 모델 개발, 테스트, 배포, 모니터링을 자동화하여 전체 머신러닝 라이프사이클..