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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..

MLOps 입문: 머신러닝 운영의 새로운 패러다임안녕하세요, 데이터 과학과 머신러닝에 관심 있는 여러분! 오늘은 MLOps라는 흥미로운 주제에 대해 심도 있게 이야기해보려 합니다. MLOps가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 시작할 수 있는지 상세히 알아보겠습니다.MLOps란 무엇인가?MLOps는 'Machine Learning Operations'의 줄임말로, 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 유지보수까지의 전체 생명주기를 관리하는 방법론입니다. 이는 DevOps의 원칙을 머신러닝 프로젝트에 적용한 것으로 볼 수 있습니다.MLOps는 단순히 도구나 기술의 집합이 아닙니다. 이는 조직의 문화, 프로세스, 그리고 기술적 실행을 포괄하는 총체적인 접근 방식입니다. MLOps의 목표는 머신러닝 모델의 개..