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.

이 대한민국 라이브 트레이닝은 중급 실무자가 Kubernetes에서 자동화된 MLOps 파이프라인을 구축하는 데 도움을 줍니다. 참가자는 CI/CD 워크플로를 설계하고, GitOps 전략을 구현하며, 컨테이너화された 인프라를 사용하여 ML 모델을 배포함으로써 확장 가능하고 재현 가능한 머신러닝 운영을 실현합니다.

이 대한민국 실습 중심의 트레이닝을 통해 Kubernetes에서 Kubeflow를 사용하여 머신러닝 모델을 구축, 학습 및 서빙하는 기술을 습득하게 됩니다. 생태계를 탐색하고, 확장 가능한 파이프라인을 작성하며, 모범 사례를 적용하여 프로덕션 수준의 워크로드를 관리하는 방법을 배웁니다.

이 강사 주도형 대한민국 교육 과정은 전문가들에게 Docker를 사용하여 완전한 ML 파이프라인을 컨테이너화하는 방법을 안내합니다. 참가자들은 재현 가능한 환경 구축, 학습 및 추론 워크로드 오케스트레이션, 그리고 확장 가능한 MLOps 배포를 위한 CI/CD 구현을 습득하게 됩니다.

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.