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기간 14 시간
코스 개요
Kubeflow 소개
- Kubeflow의 미션과 아키텍처 이해
- 핵심 구성 요소 및 생태계 개요
- 배포 옵션 및 플랫폼 기능
Kubeflow Dashboard 사용
- UI 내비게이션
- 노트북 및 워크스페이스 관리
- 스토리지 및 데이터 소스 통합
Kubeflow Pipelines 기초
- 파이프라인 구조 및 구성 요소 설계
- Python SDK를 활용한 파이프라인 작성
- 파이프라인 실행, 스케줄링 및 모니터링
Kubeflow에서 ML 모델 학습
- 분산 학습 패턴
- TFJob, PyTorchJob 및 기타 운영자 사용
- Kubernetes에서 리소스 관리 및 오토스케일링
Kubeflow를 활용한 모델 서빙
- KFServing / KServe 개요
- 커스텀 런타임을 사용한 모델 배포
- 수정사항 관리, 스케일링 및 트래픽 라우팅
Kubernetes에서 ML 워크플로 관리
- 데이터, 모델 및 아티팩트 버전 관리
- ML 파이프라인을 위한 CI/CD 통합
- 보안 및 역할 기반 접근 제어
프로덕션 ML 모범 사례
- 신뢰할 수 있는 워크플로 패턴 설계
- 관측 가능성 및 모니터링
- 흔한 Kubeflow 문제 트러블슈팅
고급 주제 (선택 사항)
- 멀티테넌트 Kubeflow 환경
- 하이브리드 및 멀티클러스터 배포 시나리오
- 커스텀 구성 요소를 활용한 Kubeflow 확장
요약 및 다음 단계
요건
- 컨테이너화 애플리케이션에 대한 이해
- 기본적인 커맨드 라인 워크플로 경험
- Kubernetes 개념에 대한 익숙함
대상 청중
- ML 실무자
- 데이터 과학자
- Kubeflow에 새롭게 도입하는 DevOps 팀
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