데이터사이언스팀이 예측모델을 개발하고 운영하는 방법을 소개합니다.
데이터사이언스팀의 예측모델 개발·운영 구조와 MLOPS 기반 서빙 체계를 소개했습니다. 또한 배포 후 대응, 성능 분석, Leakage 주의 등 실무에서 배운 점을 정리했습니다.
#ML#MLOps
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![[if kakao 2022] ML 모델 학습 파이프라인 설계 (feat. MLOps 플랫폼)](https://tech.kakaopay.com/_astro/thumb.adf72f21_27L5E6.png)
[if kakao 2022] ML 모델 학습 파이프라인 설계 (feat. MLOps 플랫폼)
카카오페이 MLOps 플랫폼에서 ML 모델 학습 파이프라인 설계 사례를 공유했습니다. 플랫폼 관점에서 모델 학습 흐름을 정리한 내용입니다.
#ML#MLOps
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리디의 머신러닝 파이프라인 톺아보기
리디 데이터사이언스팀이 기존 시스템을 활용해 머신러닝 파이프라인을 구축한 사례를 소개했습니다. 학습, 배포, A/B 테스트, 모니터링까지 유기적으로 연결해 운영 효율을 높였습니다.
#ML#MLOps
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Kurly만의 MLOps 구축하기 - 쿠브플로우 도입기
도구 분산으로 커진 ML 실험 환경의 복잡성을 해결하기 위해 Kubeflow를 도입했습니다. Elyra, S3·IRSA, SealedSecrets 기반의 운영 설정과 보안 관리 팁을 공유합니다.
#Kubeflow#MLOps
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Kurly만의 MLOps 구축하기 - 쿠브플로우 도입기
쿠브플로우 도입 배경과 세이지메이커 비교, 그리고 운영을 위한 초기 설정 팁을 정리했습니다. 데이터 사이언티스트 친화적인 MLOps 환경을 만들기 위한 실무 사례를 소개했습니다.
#Kubeflow#MLOps
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Kurly만의 MLOps 구축하기 - 초석 다지기
Kubernetes 기반 MLOps 환경에서 GPU 자원 운영 부담을 줄이기 위한 기반을 설계했습니다. Karpenter와 NVDP로 GPU 노드의 자동 생성·회수 흐름을 구성했습니다.
#MLOps#Kubernetes
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Kurly만의 MLOps 구축하기 - 초석 다지기
컬리의 MLOps 구축 초기에 GPU 노드 자동화와 Karpenter 도입 과정을 소개했습니다. NVDP, affinity, consolidation 이슈까지 포함해 운영 포인트를 정리했습니다.
#MLOps#Kubernetes
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TFX 머신러닝 파이프라인 사용하기
TFX 커스텀 컴포넌트로 신규 데이터부터 학습·모델 등록까지의 파이프라인을 구성했습니다. Apache Beam과 사내 레지스트리를 연동하는 구현·운영 주의점을 설명합니다.
#TFX#TensorFlow
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이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
![[Medical AI] #1 EHR 데이터를 활용한 의료인공지능 모델 개발 파이프라인](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1000/1*_xjbdT_fY2Av-H12txuKcA.png)
[Medical AI] #1 EHR 데이터를 활용한 의료인공지능 모델 개발 파이프라인
EHR 기반 의료 AI의 문제 정의부터 일반화 평가까지 5단계 개발 파이프라인을 소개했습니다. 보정·불확실성 추정과 임상 환경의 엄격한 검증 필요성을 강조했습니다.
#EHR#ML
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버즈빌 전문연구요원과의 인터뷰
버즈빌 전문연구요원의 백엔드·광고 서버·추천 시스템 업무 경험을 소개했습니다. 자율적 업무 문화와 클라우드·ML·MLOps 학습 활동을 공유합니다.
#광고 서버#추천 모델
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BentoML 을 활용하여 딥러닝 모델 API 서빙하기
BentoML 을 활용하여 딥러닝 모델 API 서빙하기
BentoML로 딥러닝 모델을 API 형태로 서빙한 경험과 패키징, 도커라이징 과정을 정리했습니다.\nSwagger UI 제공과 성능 개선, 운영 편의성 측면의 장단점도 함께 공유했습니다.
#BentoML#ML
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Kubeflow/Katib의 안전한 사용과 커뮤니티를 위해 기여하기
Katib Experiment의 잘못된 요청이 멈춘 상태로 보이는 문제를 분석했습니다. CLI 안전장치와 조기 검증 로직을 오픈소스에 기여했습니다.
#Kubeflow#Katib
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