AI 플랫폼 GPU 도입부터 Kubeflow까지 도입기
카카오페이는 반복 수작업을 줄이기 위해 Kubeflow 기반 AI 플랫폼을 구축했습니다. H200 GPU, 하이브리드 클러스터, MIG로 성능과 자원 효율을 함께 다듬었습니다.
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카카오페이는 반복 수작업을 줄이기 위해 Kubeflow 기반 AI 플랫폼을 구축했습니다. H200 GPU, 하이브리드 클러스터, MIG로 성능과 자원 효율을 함께 다듬었습니다.
AI 개발과 실서비스 적용을 위해 MLOps 기반 시스템 구축 필요성을 다뤘습니다. Kubeflow와 MLflow 활용을 주제로 하지만 본문 정보는 제한적입니다.
Kubeflow로 추천 시스템의 데이터 수집, 학습, 서빙, 튜닝까지 전체 흐름을 구성한 사례를 소개했습니다. 오프라인 추론 전환과 파이프라인 자동화로 응답 속도와 운영 효율을 개선했습니다.

Kubeflow의 개념을 소개하는 글입니다. MLOps 관점에서 Kubeflow가 무엇인지 간단히 안내했습니다.
![[MLOPS] Kubeflow란?](https://blog.bespinglobal.com/wp-content/uploads/2025/02/다운로드.png)
Kubeflow Pipelines의 구조와 주요 기능, 운영 개념을 소개한 글입니다. 다만 반복 실행 실패 대응과 파라미터 전달은 아쉬웠다고 정리했습니다.

실시간 장바구니 추천을 위해 EKS·TorchServe 중심의 모델 서빙과 MLOps 아키텍처를 구축했습니다. CPU 성능, warm up, GracefulShutdown으로 지연시간과 배포 안정성을 개선했습니다.

도구 분산으로 커진 ML 실험 환경의 복잡성을 해결하기 위해 Kubeflow를 도입했습니다. Elyra, S3·IRSA, SealedSecrets 기반의 운영 설정과 보안 관리 팁을 공유합니다.
쿠브플로우 도입 배경과 세이지메이커 비교, 그리고 운영을 위한 초기 설정 팁을 정리했습니다. 데이터 사이언티스트 친화적인 MLOps 환경을 만들기 위한 실무 사례를 소개했습니다.
Katib Experiment의 잘못된 요청이 멈춘 상태로 보이는 문제를 분석했습니다. CLI 안전장치와 조기 검증 로직을 오픈소스에 기여했습니다.

Katib Experiment의 잘못된 입력이 멈춘 상태로 보이는 문제를 분석했습니다. CLI 보완과 검증 로직·테스트 PR로 안전한 HPO 사용성을 개선했습니다.