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BentoML

개요BentoML은 머신러닝 모델을 손쉽게 배포하고 서빙할 수 있도록 지원하는 오픈소스 MLOps 프레임워크입니다. Python 기반으로 개발되었으며, 모델을 다양한 환경에 맞게 포장하고 REST/gRPC API 형태로 서빙할 수 있도록 설계되어 있습니다. 모델 배포에 필요한 DevOps 부담을 줄이고, 모델 서빙 및 관리의 효율성을 극대화합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의BentoML은 모델을 API로 패키징하고, 서빙 인프라로 배포할 수 있게 해주는 MLOps 프레임워크입니다.목적머신러닝 모델의 배포, 서빙, 모니터링 과정을 자동화 및 간소화필요성실험 수준의 모델을 안정적이고 확장 가능한 운영 서비스로 전환하기 위함데이터 사이언티스트와 엔지니어 간의 협업을 효율화하는 핵심 도구입니다.2. 특..

Topic 2025.09.29

Ray Serve

개요Ray Serve는 분산 컴퓨팅 프레임워크 Ray 위에서 동작하는 머신러닝 모델 서빙 플랫폼으로, 대규모 트래픽 처리와 실시간 추론을 지원하는 확장성 높은 MLOps 도구입니다. 다양한 ML/DL 프레임워크와 통합되어, 단일 노트북 프로토타입에서 대규모 클러스터 환경까지 유연하게 확장할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Ray Serve는 Ray 분산 프레임워크 기반의 고성능 모델 서빙 플랫폼으로, REST/gRPC API 형태로 추론 서비스를 제공합니다.목적대규모 트래픽 처리, 멀티모델 서빙, 실시간 ML 추론 지원필요성기존 모델 서빙 도구는 확장성 한계가 있으며, 분산 환경에 최적화된 솔루션 필요Ray Serve는 AI/ML 모델 서빙의 표준으로 자리잡고 있으며, Python 생태계..

Topic 2025.09.18
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