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코스 개요
프로덕션 환경에서의 에이전트 기반 시스템 기초
- 에이전트 아키텍처: 루프, 도구, 메모리 및 오케스트레이션 레이어
- 에이전트의 생명주기: 개발, 배포 및 지속적인 운영
- 대규모 프로덕션 환경에서의 에이전트 관리 과제들
인프라 구축 및 배포 모델
- 컨테이너화된 환경 및 클라우드에서의 에이전트 배포 방법
- 확장 패턴: 수평적·수직적 확장, 동시 실행 제어 및 속도 조절
- 다중 에이전트 간 오케스트레이션과 워크로드 분산 기법
모니터링 및 가시성 구현
- 주요 지표: 지연 시간, 성공률, 메모리 사용량, 에이전트 호출 깊이
- 에이전트 활동 추적 및 호출 그래프 분석
- Prometheus, OpenTelemetry, Grafana를 활용한 가시성 도구 구축
로깅, 감사 및 규정 준수
- 중앙 집중형 로깅 시스템 및 구조화된 이벤트 수집 방법
- 에이전트 기반 워크플로우의 규정 준수 및 감사 요건 충족 방안
- 디버깅을 위한 감사 이력 추적 및 재생 메커니즘 설계
성능 튜닝 및 리소스 최적화 기법
- 추론 과정의 오버헤드 감소와 에이전트 오케스트레이션 주기 최적화 방법
- 빠른 검색을 위한 모델 캐싱 및 경량 임베딩 활용 전략
- AI 파이프라인의 부하 테스트 및 스트레스 시뮬레이션 수행 방법
비용 관리 및 거버넌스 구현
- 에이전트 운영에 따른 주요 비용 요인: API 호출, 메모리, 컴퓨팅 자원 및 외부 서비스 연동
- 에이전트별 사용량 추적 및 비용 청구 체계 구축 방법
- 자동화 정책을 통한 과잉 확장 방지와 유휴 리소스 최소화 전략
에이전트 배포를 위한 CI/CD 및 출시 전략
- CI/CD 시스템에 에이전트 파이프라인 통합 방법
- 지속적인 업데이트를 위한 테스트, 버전 관리 및 롤백 전략 구축
- 안전한 배포를 위해 단계적 출시 기법 적용 방법
장애 복구 및 신뢰성 확보 방안
- 오류 발생 시에도 시스템이 정상 기능을 유지할 수 있도록 설계하는 방법
- 에이전트의 신뢰성 향상을 위한 재시도, 타임아웃 및 서킷 브레이커 패턴 활용
- AI 시스템 운영상 발생하는 문제에 대한 대응 절차와 사후 분석 체계 구성
최종 프로젝트
- 모니터링 및 비용 관리 기능이 모두 포함된 에이전트 기반 AI 시스템 설계 및 배포
- 부하 시뮬레이션을 통해 성능 측정 및 리소스 사용 최적화 실습
- 구축한 아키텍처와 모니터링 대시보드를 동료들에게 발표하는 과제 수행
요약 및 향후 발전 방향
요건
- MLOps 및 프로덕션 환경에서의 머신러닝 시스템 운영에 대한 탄탄한 이해
- 컨테이너 기반 배포(Docker/Kubernetes) 경험
- 클라우드 비용 최적화 및 모니터링 도구 활용 능력
대상자
- MLOps 엔지니어
- 사이트 신뢰성 엔지니어(SRE)
- AI 인프라를 관리하는 엔지니어링 매니저
21 시간
회원 평가 (3)
강사는 인내심이 많고 매우 도움이 됩니다. 그는 해당 주제에 대해 잘 알고 있습니다.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
코스 - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
기계 번역됨
지식과 실습의 좋은 조합
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
코스 - Agentic AI for Enterprise Applications
기계 번역됨
이론과 실습, 고수준 관점과 저수준 관점의 혼합
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
코스 - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
기계 번역됨