대한민국 MLOps 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.

쿠버네티스 기반 MLOps는 컨테이너화된 파이프라인과 GitOps 워크플로우를 활용해 머신러닝 모델의 학습, 검증, 패키징 및 배포 과정을 자동화하는 프레임워크입니다.

본 교육은 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 실습 위주의 과정으로, 쿠버네티스 환경에서 자동화되고 확장 가능한 MLOps 파이프라인을 구축하고자 하는 중급 수준의 실무자를 대상으로 합니다.

교육을 이수하면 참가자는 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 머신러닝용 엔드투엔드 CI/CD 파이프라인 설계
• 모델 배포 및 버전 관리를 위한 GitOps 워크플로우 구현
• 머신러닝 모델의 학습, 테스트 및 패키징 자동화
• 모니터링, 알림 설정 및 롤백 전략 통합

강좌 진행 방식

• 강사가 안내하는 이론적 설명과 기술 심층 분석
• 실제 CI/CD 워크플로우 구축을 위한 실습 과제 수행
• 쿠버네티스에 머신러닝 작업 부하를 배포하는 라이브 랩 환경 제공

커리큘럼 맞춤화 옵션

• 기업에서는 자체 MLOps 도구 및 인프라에 부합하도록 교육 내용을 요청할 수 있습니다.

Kubeflow는 Kubernetes 환경에서 머신러닝 작업을 손쉽게 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 해주는 오픈소스 플랫폼입니다.

본 강의는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 중심의 교육으로서, Kubeflow를 활용해 안정적인 머신러닝 워크플로우를 만들고자 하는 초급 및 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

강의 종료 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Kubeflow 생태계와 핵심 구성 요소를 숙지합니다.
• Kubeflow Pipelines을 이용해 재현 가능한 머신러닝 워크플로우를 설계할 수 있습니다.
• Kubernetes 환경에서 확장성이 뛰어난 훈련 작업을 실행할 수 있습니다.
• Kubeflow Serving을 활용해 머신러닝 모델을 효율적으로 배포하고 서비스할 수 있습니다.

강의 진행 방식

• 강사 주도형 프레젠테이션 및 토론 세션
• 실제 Kubeflow 구성 요소를 활용한 실습 환경
• 엔드투엔드 머신러닝 워크플로우 구축을 위한 실용적 연습 과제

강의 커스터마이징 옵션

• 귀사 팀의 기술 스택 및 프로젝트 요구사항에 맞게 교육 내용을 맞춤형으로 구성해드릴 수 있습니다.

Docker는 머신러닝 시스템을 위해 재현 가능하고 휴대성이 높으며 확장성 있는 환경을 구축하는 데 활용되는 컨테이너화 플랫폼입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 Docker를 활용하여 전체 머신러닝 파이프라인을 컨테이너화하고 실제 운영 환경에 적용하고자 하는 중급 및 고급 수준의 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 머신러닝 학습, 검증 및 추론 작업을 컨테이너화할 수 있습니다.
• Docker와 관련 도구들을 활용하여 엔드투엔드 머신러닝 파이프라인을 설계하고 조율할 수 있습니다.
• 머신러닝 구성 요소들에 대한 버전 관리, 재현성 확보 및 CI/CD 체계를 구축할 수 있습니다.
• 컨테이너화된 환경 내에서 머신러닝 서비스를 배포하고 모니터링하며 확장할 수 있습니다.

교육 방식

• 실제 데모를 포함한 인터랙티브 강의가 진행됩니다.
• 실제 머신러닝 파이프라인 구성 요소 구축을 목적으로 하는 실습 과제도 제공됩니다.
• 엔드투엔드 컨테이너화 워크플로우를 위한 실시간 랩 활동도 포함됩니다.

교육 커스터마이징 옵션

• 특정 머신러닝 인프라 요구사항에 맞춘 맞춤형 교육을 원하실 경우, 문의해 주시면 상세한 협의가 가능합니다.

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.

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.