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[22. 9. 22] AWS Sagemaker Immersion Day 워크샵 참관기

· 2026년 6월 22일

[22. 9. 22] AWS Sagemaker Immersion Day 워크샵 참관기

SageMaker Immersion Day에서 MLOps와 통합 ML 개발 환경을 체험한 워크샵 후기를 소개했습니다. 모델 구축, 튜닝, 배포까지의 흐름과 실무 적용 가능성을 살펴보았습니다.

#AWS#SageMaker

12005분

MLXP : Kubernetes LLM Serving 최적화 기술 도입기

· 2026년 6월 11일

데브옵스

MLXP : Kubernetes LLM Serving 최적화 기술 도입기

Kubernetes 환경에 LLM 서빙 최적화 기술을 도입하며 발생한 충돌과 해결 과정을 공유했습니다. Istio, 스케줄러, Pod 보호 정책과의 실전 문제를 진단한 사례입니다.

#Kubernetes#LLM

60005분

처음 걸어가는 길, 함께 만든 성과 - 래블업x업스테이지, 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 비하인드

· 2026년 3월 5일

처음 걸어가는 길, 함께 만든 성과 - 래블업x업스테이지, 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 비하인드

업스테이지 컨소시엄이 정부 독자 AI 모델 1차수 평가를 통과한 과정을 소개했습니다. 래블업과의 협업으로 인프라를 최적화하고 학습 효율과 장애 대응을 크게 개선했습니다.

여기어때 현장실습생을 소개해요

여기어때 현장실습생 4명의 직무 경험과 프로젝트를 소개했습니다. 각 직무에서 필요한 역량과 실무 성장을 함께 정리했습니다.

#AWS#GCP

116005분

· 2026년 2월 11일

처음 걸어가는 길, 함께 만든 성과 - 래블업x업스테이지, 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 비하인드

업스테이지와 래블업이 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 과정을 공유했습니다. 대규모 GPU 인프라 운영과 학습 최적화, 자동 복구 체계가 핵심이었습니다.

#LLM#PyTorch

49005분

· 2026년 1월 8일

[분석] MLOps에서 LLMOps로, 아직 끝나지 않은 진화의 서막

MLOps는 모델을 안정적으로 운영하기 위한 공정이며, 생성형 AI 시대에는 LLMOps와 AgentOps로 확장되고 있습니다. 조직은 도구보다 운영 루프와 책임 경계를 먼저 설계해야 했습니다.

#MLOps#LLMOps

77005분

VLOps:Event-driven MLOps & Omni-Evaluator

· 2025년 12월 3일

VLOps:Event-driven MLOps & Omni-Evaluator

Event-driven MLOps와 Omni-Evaluator 구조를 소개한 세션입니다. 메시지 기반 오케스트레이션으로 확장성과 느슨한 결합을 확보한 점이 핵심입니다.

#MLOps#cloud

52005분

어떤 광고가 돈이 될까? AI 기반 광고 수익 최적화 (SK AI SUMMIT 발표)

· 2025년 11월 21일

어떤 광고가 돈이 될까? AI 기반 광고 수익 최적화 (SK AI SUMMIT 발표)

OpenRTB 기반 광고 플랫폼에서 수익 최적화를 위해 휴리스틱, MAB, GMM을 단계적으로 진화시켰습니다. AWS MLOps와 이상 탐지로 실시간 보정까지 연결해 광고 매출 효율을 높였습니다.

#LLM#AWS

43005분

· 2025년 11월 17일

개발자가 알아야 할 AI 규제와 윤리

AI 규제와 윤리를 개발 실무의 핵심 경쟁력으로 정리했습니다. 한국 AI 기본법과 글로벌 규제 동향, 윤리 도구 활용 방안을 함께 살펴봤습니다.

#AI 기본법#AI 윤리

45005분

· 2025년 10월 27일

배송 완료 사진 속 객체 탐지를 통한 수기 검수 비용 줄이기

배송 완료 사진에서 퍼플 박스와 종이봉투를 탐지해 수기 검수 대상을 줄인 사례를 소개했습니다. 데이터 중심 학습과 라벨 개선 반복으로 성능을 높이고 검수 비용을 93% 절감했습니다.

#ML#객체 탐지

80005분

LLMOps로 확장하는 AI플랫폼 2.0

· 2025년 9월 29일

LLMOps로 확장하는 AI플랫폼 2.0

AI플랫폼 2.0에서 LLMOps를 지원하기 위한 운영 과제와 대응 방안을 정리했습니다. Studio, SDK, API Gateway, Labs를 중심으로 프롬프트 관리와 관측성, 보안을 강화했습니다.

#LLM#MLOps

29005분

AI를 지탱하는 MLOps: Kubeflow와 MLflow를 활용한 AI 개발 시스템 구축

· 2025년 8월 27일

AI를 지탱하는 MLOps: Kubeflow와 MLflow를 활용한 AI 개발 시스템 구축

AI 개발과 실서비스 적용을 위해 MLOps 기반 시스템 구축 필요성을 다뤘습니다. Kubeflow와 MLflow 활용을 주제로 하지만 본문 정보는 제한적입니다.

#MLOps#Kubeflow

0005분