프로덕션 환경에서의 AI 에이전트 배포 교육 과정
AI 에이전트를 프로덕션 환경에 배포하는 것은 AI 모델을 운영화하고 실세계 애플리케이션에서의 확장성, 안정성 및 성능을 보장하는 데 있어 중요한 단계입니다.
이 강사 주도의 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프사이트)은 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 배포 및 관리하는 기술을 습득하고자 하는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.
이 트레이닝을 수료하면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:
- 확장 가능한 AI 배포 파이프라인을 설계하고 구현합니다.
- Docker 및 Kubernetes와 같은 도구를 사용하여 AI 에이전트를 컨테이너화하고 오케스트레이션합니다.
- 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 모니터링하고 최적화합니다.
- AI 에이전트 배포를 위한 CI/CD 워크플로우를 구현합니다.
- 보안 및 데이터 거버넌스 요구사항을 준수합니다.
강의 형식
- 인터랙티브 강의 및 토론.
- 다양한 연습 및 실무 훈련.
- 라이브 랩 환경에서의 손으로 하는 실습(핸즈온).
강의 커스터마이징 옵션
- 이 강의에 대한 커스터마이징된 트레이닝을 요청하려면 저희에게 연락하여 협의를 부탁드립니다.
코스 개요
AI 배포 도입
- AI 배포 생명주기 개요
- 프로덕션 환경에 AI 에이전트를 배포할 때의 도전 과제
- 핵심 고려 사항: 확장성, 안정성, 유지보수성
컨테이너화 및 오케스트레이션
- Docker 및 컨테이너화 기본 개념 소개
- Kubernetes를 활용한 AI 에이전트 오케스트레이션
- 컨테이너화 AI 애플리케이션 관리的最佳 실무
AI 모델 서빙
- 모델 서빙 프레임워크 개요 (예: TensorFlow Serving, TorchServe)
- AI 에이전트 추론을 위한 REST API 구축
- 배치 및 실시간 예측 처리
AI 에이전트를 위한 CI/CD
- AI 배포를 위한 CI/CD 파이프라인 설정
- AI 모델의 테스트 및 검증 자동화
- 롤링 업데이트 및 버전 제어 관리
모니터링 및 최적화
- AI 에이전트 성능을 위한 모니터링 도구 구현
- 모델 드리프트 분석 및 재학습 필요성 파악
- 리소스 활용도 및 확장성 최적화
보안 및 거버넌스
- 데이터 개인정보 보호 규제 준수 보장
- AI 배포 파이프라인 및 API 보안 강화
- AI 애플리케이션 감사 및 로깅
실습 활동
- Docker를 사용하여 AI 에이전트 컨테이너화
- Kubernetes를 사용하여 AI 에이전트 배포
- AI 성능 및 리소스 사용량 모니터링 설정
요약 및 다음 단계
요건
- Python 프로그래밍 숙련도
- 머신러닝 워크플로우 이해
- Docker와 같은 컨테이너화 도구에 대한 지향
- DevOps 실무 경험(권장)
대상 수강생
- MLOps 엔지니어
- DevOps 전문가
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
프로덕션 환경에서의 AI 에이전트 배포 교육 과정 - 예약
프로덕션 환경에서의 AI 에이전트 배포 교육 과정 - 문의
프로덕션 환경에서의 AI 에이전트 배포 - 컨설팅 문의
예정된 코스
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본 트레이닝을 통해 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Mastra의 아키텍처와 LLM 및 외부 API와의 통합 방식을 이해합니다.
- TypeScript를 사용하여 AI 에이전트 및 워크플로우를 설계하고 구현합니다.
- Mastra의 관찰 가능성 및 메모리 도구를 활용해 에이전트 성능을 모니터링하고 개선합니다.
- Mastra 프레임워크 기능을 활용하여 프로덕션 수준의 AI 애플리케이션을 배포합니다.
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