대한민국 MLOps 과정

본 강사 주도 실습형 훈련은 대한민국(온라인 또는 현장)에서 중급부터 고급 수준의 경험을 가진 고급 AI 엔지니어 및 데이터 과학자를 대상으로 하며, DeepSeek 모델 성능을 향상시키고 지연 시간을 최소화하며 현대적인 MLOps 방식을 활용하여 AI 솔루션을 효율적으로 배포하고자 하는 분들을 위해 마련되었습니다.

본 훈련이 종료되면 참여자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 효율성, 정확성, 확장성을 위해 DeepSeek 모델을 최적화합니다.
• MLOps 및 모델 버전 관리에 대한 모범 사례를 구현합니다.
• 클라우드 및 온프레미스 인프라에 DeepSeek 모델을 배포합니다.
• AI 솔루션을 효과적으로 모니터링, 유지 관리 및 확장합니다.

Kubernetes에서의 MLOps는 컨테이너화된 파이프라인과 GitOps 워크플로를 사용하여 머신러닝 모델의 훈련, 검증, 패키징, 배포를 자동화하는 프레임워크입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 실무자를 대상으로 Kubernetes에서 자동화되고 확장 가능한 MLOps 파이프라인을 구축하기를 원하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 머신러닝의 end-to-end CI/CD 파이프라인을 설계합니다.
• 모델 배포 및 버전 관리를 위한 GitOps 워크플로를 구현합니다.
• ML 모델의 훈련, 테스트, 패키징을 자동화합니다.
• 모니터링, 경고, 롤백 전략을 통합합니다.

강의 형식

• 강사 주도의 발표와 기술적인 깊이 있는 설명
• 실제 CI/CD 워크플로를 구축하는 실습
• Kubernetes에 ML 워크로드를 배포하는 실시간 연습

강의 커스터마이징 옵션

• 조직은 내부 MLOps 도구와 인프라에 맞춘 맞춤형 콘텐츠를 요청할 수 있습니다.

Kubeflow는 Kubernetes 상에서 머신러닝 작업을 구축, 학습, 배포하는 과정을 간소화하기 위해 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 초급에서 중급 수준의 전문가를 대상으로 하며, Kubeflow를 사용하여 신뢰할 수 있는 머신러닝 워크플로우를 구축하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 기술을 습득하게 됩니다:

• Kubeflow 생태계와 핵심 구성 요소를 탐색합니다.
• Kubeflow Pipelines를 사용하여 재현 가능한 워크플로우를 구축합니다.
• Kubernetes 상에서 확장 가능한 학습 작업을 실행합니다.
• Kubeflow Serving을 사용하여 머신러닝 모델을 효율적으로 서비스합니다.

강의 형식

• 안내된 프레젠테이션과 협력적인 토론.
• 실제 Kubeflow 구성 요소를 활용한 실습.
• 머신러닝 워크플로우를 끝까지 구축하는 실용적인 연습.

강의 맞춤형 옵션

• 이 교육의 맞춤형 버전을 팀의 기술 스택과 프로젝트 요구 사항에 맞춰 조정할 수 있습니다.

Docker는 재현 가능하고 이동성 있고 확장 가능한 ML 시스템 환경을 구축하기 위해 사용되는 컨테이너화 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 Docker를 사용하여 ML 파이프라인을 컨테이너화하고 운영화하려는 중급에서 고급 수준의 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 완료한 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• ML 학습, 검증, 추론 작업을 컨테이너화할 수 있습니다.
• Docker와 보조 도구를 사용하여 끝에서 끝까지의 ML 파이프라인을 설계하고 조정할 수 있습니다.
• ML 구성요소에 대한 버전 관리, 재현성, CI/CD를 구현할 수 있습니다.
• 컨테이너 환경에서 ML 서비스를 배포, 모니터링, 확장할 수 있습니다.

강의 형식

• 실용적인 시연을 지원하는 대화형 강의.
• 실제 ML 파이프라인 구성요소를 구축하기 위한 실습 연습.
• 끝에서 끝까지의 컨테이너화된 워크플로우 구현을 위한 실시간 실험실.

강의 맞춤 옵션

• 특정 ML 인프라 요구사항에 맞춘 교육을 원하시면 저희에게 문의하여 옵션을 논의해 주세요.

이 강사 주도형 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 대면)은 조직 내에서 MLOps를 채택할 때 사용 가능한 접근 방식과 도구를 평가하여 지능적인 결정을 내릴 수 있는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 다양한 MLOps 프레임워크와 도구를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• MLOps 시스템을 구축하고 지원하기 위해 적합한 팀과 역량을 구성할 수 있습니다.
• ML 모델에서 사용할 데이터를 준비, 검증 및 버전 관리할 수 있습니다.
• ML 파이프라인의 구성 요소와 이를 구축하는 데 필요한 도구를 이해할 수 있습니다.
• 프로덕션 배포에 사용할 다양한 머신 러닝 프레임워크와 서버를 실험할 수 있습니다.
• 재현 가능하고 유지 관리 가능한 전체 Machine Learning 프로세스를 운영화할 수 있습니다.