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코스 개요
AI 및 ML을 위한 컨테이너화 소개
- 컨테이너화의 핵심 개념
- 컨테이너가 ML 워크로드에 이상적인 이유
- 컨테이너와 가상 머신 간의 주요 차이점
Docker 이미지 및 컨테이너 활용하기
- 이미지, 레이어 및 레지스트리 이해
- ML 실험을 위한 컨테이너 관리
- Docker CLI의 효율적 사용
ML 환경 패키징
- 컨테이너화를 위한 ML 코드베이스 준비
- Python 환경 및 종속성 관리
- CUDA 및 GPU 지원 통합
기계 학습용 Dockerfile 작성
- ML 프로젝트를 위한 Dockerfile 구조화
- 성능 및 유지보수성을 위한 모범 사례
- 멀티스테이지 빌드 활용
ML 모델 및 파이프라인 컨테이너화
- 학습된 모델을 컨테이너로 패키징
- 데이터 및 저장소 전략 관리
- 재현 가능한 엔드투엔드 워크플로 배포
컨테이너화된 ML 서비스 실행
- 모델 추론을 위한 API 엔드포인트 노출
- Docker Compose를 활용한 서비스 스케일링
- 런타임 행동 모니터링
보안 및 준수 사항 고려
- 안전한 컨테이너 구성 보장
- 접근 권한 및 자격 증명 관리
- 기밀 ML 자산 처리
프로덕션 환경 배포
- 컨테이너 레지스트리에 이미지 공개
- 온프레미스 또는 클라우드 환경에서 컨테이너 배포
- 프로덕션 서비스의 버전 관리 및 업데이트
요약 및 다음 단계
요건
- 기계 학습 워크플로에 대한 이해
- Python 또는 유사한 프로그래밍 언어 사용 경험
- 기본적인 Linux 커맨드 라인 작업에 대한 익숙함
수강 대상
- 모델을 프로덕션에 배포하는 ML 엔지니어
- 재현 가능한 실험 환경을 관리하는 데이터 사이언티스트
- 확장 가능한 컨테이너 기반 애플리케이션을 구축하는 AI 개발자
14 시간
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