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코스 개요
도커를 이용한 AI 추론 소개
- AI 추론 워크로드 이해
- 컨테이너화된 추론의 장점
- 배포 시나리오 및 제약 사항
AI 추론 컨테이너 구축
- 기본 이미지 및 프레임워크 선택
- 사전 훈련된 모델 패키징
- 컨테이너 실행을 위한 추론 코드 구조화
컨테이너화된 AI 서비스 보안
- 컨테이너 공격 표면 최소화
- 시크릿 및 민감 파일 관리
- 안전한 네트워킹 및 API 노출 전략
이동 가능한 배포 기법
- 이동성을 위한 이미지 최적화
- 예측 가능한 런타임 환경 보장
- 플랫폼 간 의존성 관리
로컬 배포 및 테스트
- 도커를 사용하여 서비스 로컬 실행
- 추론 컨테이너 디버깅
- 성능 및 신뢰성 테스트
서버 및 클라우드 VM에 배포
- 원격 환경을 위한 컨테이너 적응
- 보안 서버 액세스 구성
- 클라우드 VM에서 추론 API 배포
다중 서비스 AI 시스템을 위한 도커 컴포즈 사용
- 지원 구성 요소와 함께 오케스트레이션되는 추론
- 환경 변수 및 구성 관리
- 컴포즈를 이용한 마이크로서비스 확장
AI 추론 서비스 모니터링 및 유지보수
- 로깅 및 관찰 가능성 접근 방식
- 추론 파이프라인에서 장애 감지
- 프로덕션 환경에서의 모델 업데이트 및 버전 관리
요약 및 다음 단계
요건
- 기본 머신러닝 개념 이해
- Python 또는 백엔드 개발 경험
- 기초 컨테이너 개념에 대한 친숙함
대상
- 개발자
- 백엔드 엔지니어
- AI 서비스 배포 팀
14 시간
회원 평가 (3)
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