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MLOps는 머신러닝 모델의 개발부터 배포 및 관리까지의 과정을 자동화하고 최적화하는 기술로, 최근 많은 기업들이 도입하고 있습니다. 특히 온프레미스 환경에서는 데이터 보안과 성능 문제로 인해 클라우드 대신 자체 인프라를 사용하는 경우가 많습니다. 이를 위해 Kubeflow와 MLflow와 같은 도구들이 활용되는데, 각각의 특징과 장단점을 이해하여 적합한 도구를 선택하는 것이 중요합니다.이번 포스팅에서는 Kubeflow와 MLflow의 주요 차이점을 중심으로 온프레미스 환경에서 Kubeflow를 선택해야 하는 이유를 설명하겠습니다.목차Kubeflow와 MLflow 개요Kubeflow와 MLflow의 주요 차이점온프레미스 환경에서 Kubeflow가 적합한 이유결론1. Kubeflow와 MLflow 개요Ku..

Kubeflow는 Kubernetes 위에서 머신러닝 모델 개발 및 배포 파이프라인(MLOps)을 관리할 수 있도록 돕는 오픈소스 플랫폼입니다. Kubeflow는 모델 학습, 실험, 하이퍼파라미터 튜닝, 배포까지 머신러닝 파이프라인의 모든 단계에서 자동화와 관리 기능을 제공하여, 효율적인 MLOps 환경을 구축할 수 있습니다.이번 포스팅에서는 Kubeflow의 주요 기능과 각 기능을 활용하여 MLOps 파이프라인을 구축하는 방법을 단계별로 설명합니다.목차Kubeflow 개요Kubeflow 설치Kubeflow의 주요 구성 요소파이프라인 생성 및 실험모델 배포 및 관리Kubeflow의 장단점1. Kubeflow 개요Kubeflow는 머신러닝 워크플로우의 모든 단계를 Kubernetes 위에서 관리할 수 있게..