GitLab은 MLOps를 어떻게 최적화할까?
GitLab의 MLOps 기능과 역할을 소개하며 모델 관리와 배포 자동화를 설명했습니다. Model registry와 실험 추적 기능으로 협업과 운영 효율을 높이는 방향을 제시했습니다.
#GitLab#MLOps
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GitLab은 MLOps를 어떻게 최적화할까?
GitLab의 MLOps 기능을 중심으로 모델 등록과 실험 추적 방식을 살펴봤습니다. CI/CD와 연동해 ML 배포와 관리를 자동화하는 흐름을 소개했습니다.
#GitLab#MLOps
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DevOps 효율성 극대화를 위한 데이터 시각화 전략
DevOps 효율을 높이기 위해 Jira, GitLab, Jenkins 데이터를 REST API로 수집하고 PostgreSQL에 저장하는 시각화 전략을 소개했습니다. 라인 차트, 산점도, 테이블을 활용해 현황을 한눈에 보고 분석과 보완을 반복하는 흐름을 제안했습니다.
#데이터 시각화#REST API
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[DevOps] GitLab 버전 업그레이드는 계속 된다.
GitLab 15.1.6을 16.9.4로 올리는 업그레이드 과정을 정리했습니다. 백업, PAT 정책, PostgreSQL, Runner 이슈 대응까지 함께 다뤘습니다.
#GitLab#AWS
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디자인 도구 Penpot(펜팟) 설치부터 활용까지
Penpot을 Windows WSL2와 Docker Desktop으로 셀프 호스팅하는 방법과 GitLab 연동, 라이브러리 활용 목업 작업을 소개했습니다. 자체 호스팅의 장점과 함께 한글 입력 버그, 성능 제약도 함께 짚었습니다.
#Docker#Windows
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