Kubernetes 기반 MLOps: 머신러닝용 CI/CD 파이프라인 교육 과정

본 강사 주도형 실습 과정은 대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, 중급 이상의 경험을 보유한 고급 수준의 AI 엔지니어 및 데이터 사이언티스트들을 대상으로 합니다. 참가자들은 현대적인 MLOps 기법을 활용하여 DeepSeek 모델의 성능을 향상시키고 지연 시간을 줄이며, 효율적으로 AI 솔루션을 배포하는 방법을 익히게 됩니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• DeepSeek 모델을 효율성, 정확도 및 확장성 측면에서 최적화할 수 있습니다.
• MLOps 및 모델 버전 관리를 위한 베스트 프랙티스를 적용할 수 있습니다.
• 클라우드 환경 및 온프레미스 인프라상에 DeepSeek 모델을 배포할 수 있습니다.
• AI 솔루션의 모니터링, 유지보수 및 확장을 효과적으로 수행할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 라이브 강좌는 마이크로서비스와 쿠버네티스를 활용해 애플리케이션 확장 기술을 익히고자 하는 숙련된 플랫폼 엔지니어 및 DevOps 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌 수료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 확장 가능한 마이크로서비스 아키텍처 설계 및 구현
• 쿠버네티스 클러스터 상에서 애플리케이션 배포 및 관리
• 헬름 차트를 활용하여 서비스를 효율적으로 배포하기
• 운영 환경에서 마이크로서비스의 상태 모니터링 및 유지보수
• 쿠버네티스 환경 내 보안 및 컴플라이언스를 위한 최적의 방법 적용

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)은 CKS 시험 준비를 희망하는 Kubernetes 실무자를 대상으로 합니다.

본 트레이닝을 수료한 후 참가자는 애플리케이션의 라이프사이클 단계(빌드, 배포 및 런타임) 전반에 걸쳐 Kubernetes 환경과 컨테이너 기반 애플리케이션을 보호하는 방법을 알 수 있습니다.

본 7일 간의 프로그램은 현대적인 데브옵스 관행을 활용하여 클라우드 네이티브 애플리케이션을 설계, 배포하고 운영하는 것에 대한 종합적이고 실습 중심의 여정을 제공합니다.

참가자들은 확장 가능한 마이크로서비스 아키텍처를 어떻게 설계하고, 컨테이너 환경을 최적화하며, Kubernetes를 사용하여 프로덕션 워크로드를 관리하는지를 탐구하게 됩니다. 이 과정에서는 시스템의 신뢰성과 성능을 보장하기 위해 고급 배포 전략, GitOps 기반 자동화 및 관측성(Observability) 실무에 대한 내용을 다룹니다.

프로그램에서는 실제 운영상 발생하는 여러 가지 과제들(인식 대응, 장애 시뮬레이션 및 근본 원인 분석 등)에 초점을 맞춥니다. 프로그램의 마지막 부분에서는 AI 기반 도구를 사용하여 문제 해결을 지원하고 운영상의 의사결정 속도를 높이는 방법을 학습합니다.

교육이 완료되면 참가자들은 Kubernetes 기반 환경에서 탄력적인 분산 시스템을 구축, 배포, 모니터링 및 유지관리하는 방법에 대해 명확하게 이해하게 됩니다.

이 강사 주도의 실습형 교육 과정(대한민국, 온라인 또는 오프라인)은 Helm을 사용하여 쿠버네티스 애플리케이션 설치 및 관리 프로세스를 간소화하고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• Helm을 설치 및 구성하기
• 쿠버네티스 애플리케이션의 재현 가능한 빌드를 생성하기
• 애플리케이션을 Helm 차트 형태로 공유하기
• Helm 차트로 저장된 타사 애플리케이션 실행하기
• Helm 패키지의 릴리스를 효과적으로 관리하기

이 교육은 대한민국 환경(온라인 또는 현장)에서 진행되는 강사 주도형 라이브러닝으로, Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포, 관리하기를 원하는 개발자 및 데이터 사이언티스트를 대상으로 합니다.

이 교육이 종료되면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 온프레미스 및 클라우드 환경에서 Kubeflow를 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes 기반의 ML 워크플로를 구축, 배포, 관리합니다.
• 다양한 아키텍처 및 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행합니다.
• Kubeflow를 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에 걸쳐 ML 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 서빙 워크로드를 구축합니다.

<이>에서 진행되는 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 Minikube를 활용해 로컬 쿠버네티스 환경을 설정하고 관리하는 방법을 배우고자 하는 초급부터 중급 수준의 소프트웨어 개발자 및 DevOps 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 로컬 머신에 Minikube를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• 쿠버네티스의 기본 개념 및 아키텍처를 이해할 수 있습니다.
• kubectl과 Minikube 대시보드를 활용해 컨테이너를 배포하고 관리할 수 있습니다.
• 쿠버네티스를 위한 영구 저장소와 네트워크 솔루션을 설정할 수 있습니다.
• 애플리케이션 개발, 테스트 및 디버깅에 Minikube를 활용할 수 있습니다.

<현장>에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육(온라인 또는 오프라인)은 Minikube를 개발 워크플로우의 일부로 활용하고자 하는 중급 수준의 개발자와 DevOps 엔지니어들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵에는 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Minikube를 활용해 로컬 Kubernetes 환경을 설정하고 관리할 수 있습니다.
• Minikube 상에서 애플리케이션을 배포, 관리 및 디버깅하는 방법을 이해합니다.
• 지속적 통합/배포 파이프라인에 Minikube를 통합할 수 있습니다.
• Minikube의 고급 기능들을 활용해 개발 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
• 로컬 Kubernetes 개발을 위한 모범 사례들을 적용할 수 있습니다.

본 강좌는 <현장>에서 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로, 각 조직에서 MLOps를 도입하기 위해 어떤 접근 방식과 도구들이 적합한지 현명하게 판단하고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 다양한 MLOps 프레임워크 및 도구를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• MLOps 시스템을 구축하고 운영하기에 적합한 역량과 기술을 갖춘 팀원들을 선발할 수 있습니다.
• 머신러닝 모델에서 사용할 데이터를 준비, 검증 및 버전 관리할 수 있습니다.
• 머신러닝 파이프라인의 구성 요소와 이를 구축하는 데 필요한 도구들을 이해할 수 있습니다.
• 실제 운영 환경에 배포하기 위해 여러 머신러닝 프레임워크 및 서버를 시험해볼 수 있습니다.
• 전체 머신러닝 프로세스를 체계적으로 운영함으로써 재현 가능하고 지속적으로 관리할 수 있는 환경을 만들 수 있습니다.